Уважаемые коллеги, доброго времени суок! Представляем вам британское научное издание International Journal of Business Intelligence and Data Mining, его адрес - https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijbidm. Журнал имеет четвёртый квартиль, издается в Inderscience Enterprises Ltd., выходит восемь раз в год, его SJR за 2019 г. равен 0,166, печатный ISSN - 1743-8187, электронный - 1743-8195, предметные области - Менеджмент информационных систем, Статистика, вероятность и неопределенность, Информационный менеджмент и системы. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Прахама Махардхика, контактные данные - mpratama@ntu.edu.sg, pratama@ieee.org, ijbidm.eic@gmail.com.
Издание является форумом для современных разработок и исследований, а также текущей инновационной деятельности в области бизнес-аналитики, анализа данных и майнинга. Интеллектуальный анализ данных предоставляет мощные и эффективные инструменты для решения различных задач бизнес-моделирования. Журнал выделяет интеллектуальные методы, используемые для бизнес-моделирования, включая все области визуализации данных, предварительной обработки данных (слияние, редактирование, преобразование, фильтрация, выборка), инженерии данных, методов интеллектуального анализа данных, инструментов и приложений, нейрокомпьютинга, эволюционных вычислений, нечетких методов, экспертных систем, фильтрации знаний и постобработки. Охватываемые темы включают: извлечение данных/отчетность/очистку/предварительную обработку OLAP, анализ решений, причинно-следственное моделирование, рассуждения в условиях неопределенности, шум в данных, бизнес-аналитика, спецификация модели цикла/выбор/оценка веб-технологии, интеллектуальный анализ, агенты нечеткие, нейронные, эволюционные подходы, генетические алгоритмы, машинное обучение, экспертные/гибридные системы, байесовский вывод, бутстрэп, рандомизация, исследовательский/автоматизированный анализ данных, анализ на основе знаний, статистическое распознавание образов, алгоритмы интеллектуального анализа данных/классификация процессов, проекция, регрессия, оптимизация, кластеризация, извлечение информации, взаимодействие человека и компьютера, многомерная визуализация данных, инструменты.
Пример статьи, название - Discovery of rare association rules in the distribution of lawsuits in the federal justice system of Southern Brazil. Заголовок (Abstract) - In the context of data mining, infrequent association rules may be beneficial for analysing rare or extreme cases with very low support values and high confidence. In researching risky situations or allocating specific resources, such rules may have a much greater impact than rules with high support value. The objective of this study is to obtain association rules from the database of lawsuits filed in the Federal Court of Southern Brazil in 2016, including both frequent and rare rules. By finding these rules, especially rare ones, the information collected can assist in the decision-making process, in this case, such as training clerks or establishing specialised courts. Keywords: association rules; rare rules; distribution of lawsuits; Brazilian federal justice; data mining.