<div dir="ltr"><div><div>############################################################</div><div>European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of</div><div>Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) </div><div>Skopje, Macedonia, September 18-22, 2017 (<a href="http://www.ecmlpkdd2017.org">http://www.ecmlpkdd2017.org</a>).</div><div>############################################################</div></div><div><br></div><div>The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, ECML-PKDD, provides an international forum for the discussion of the latest high-quality research results and applications in all areas related to machine learning, data mining and knowledge discovery in databases, as well as other innovative application domains. The 2017 edition of ECML-PKDD will take place in Skopje, Macedonia, September 18-22.</div><div>The APPLIED DATA SCIENCE Track of ECML-PKDD 2017 follows the success of the previous years with a separate Program Committee and a separate Proceedings volume. The track aims to bring together participants from academia, industry, governments and NGOs (non-governmental organizations) in a venue that highlights practical and real-world studies of machine learning, knowledge discovery and data mining. This track wants to encourage mutually beneficial interactions between those engaged in scientific research and practitioners working to improve big data mining and large-scale machine learning analytics. Novel and practical ideas, open problems in applied data science, description of application–specific challenges and unique solutions adopted in bridging the gap between research and practice are some of the relevant topics for this track. </div><div>Submissions are invited on innovative real-world data systems and applications, state-of-the-art practices, identification of unsolved challenges in deploying research ideas in practical data science applications, surveys from real-world projects and industrial experiences that advance the understanding of the contributions and limitations of machine learning and data mining technologies in real-world applications.</div><div>The APPLIED DATA SCIENCE Track is distinct from the Research Track in that submissions solve real-world problems and focus on applications and challenges. Submissions must clearly identify one of the following three areas they fall into: "Engineering Systems", "Data Analytics", or "Challenges".</div><div>The criteria for submissions are the following:</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">   </span>Engineering Systems: presents non-trivial systems or infrastructure designed to solve real-world big data problems, where the main novelty is the approach to design, deploy and manage the system.</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre"> </span>Data Analytics: presents new practical data science studies that provide value to the community of practitioners, and researchers in industry, governments and NGOs. These studies should be useful, non-trivial, and externally validated.</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre"> </span>Challenges: presents novel ideas, current data analytic challenges, controversial issues, open problems and comparisons of competing approaches.</div><div>Proceedings</div><div>The APPLIED DATA SCIENCE Track proceedings of ECML-PKDD 2017 will be published by Springer in a separate volume of the Proceedings of ECML-PKDD 2017, in the Lecture Notes in Artificial Intelligence series (LNAI). At least one of the authors of each accepted paper must register for the conference to present the paper on site.</div><div>Submissions</div><div>The papers must be written in English and formatted according to the Springer LNAI guidelines. Author's instructions and style files can be downloaded at: <a href="http://www.springer.de/comp/lncs/authors.html">http://www.springer.de/comp/lncs/authors.html</a></div><div>The maximum length of papers is 12 pages in this format. Longer papers will be rejected without review (papers with smaller page margins and font sizes than specified in the author instructions and set in the style files will also be treated as over length). Papers submitted should report original work; ECML-PKDD 2017 will not accept any paper, which, at the time of submission, is under review or has already been accepted for publication in a journal or another conference. Authors are also expected not to submit their papers elsewhere during the review period.</div><div>To submit a paper:</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">        </span>Create an account and log into the conference CMT submission site for ECML-PKDD 2017. Please note that user accounts for different CMT conferences  are independent of each other. Thus, any credentials you might have for previous CMT conferences will not work for ECML-PKDD 2017.</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">     </span>Specify your conflict domains.</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">      </span>Create a New Paper submission.</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">      </span>Select the Industrial Track.</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">        </span>Complete the submission form by providing title, authors, one primary subject area, any number of secondary subject areas and a short abstract. The manuscript must be uploaded in pdf format. You will also need to answer the questions  at the site.</div><div>Evaluation and Decision Criteria</div><div>Submissions will be evaluated on the basis of relevance, novelty, originality, technical soundness, clarity, empirical and/or practical validation, external significance and validity, quality and consistency of presentation, and appropriate comparison to related work. Special emphasis will be placed on the relevance of the proposed contribution to practitioners. Authors are strongly encouraged to make data and code publicly available whenever possible.</div><div>Authors of papers submitted to the APPLIED DATA SCIENCE Track of ECML-PKDD 2017 must identify the application domain that is the subject of their paper. Application domains include, but are not limited to the following: finance, government, e-commerce, retail, mobile, medicine, healthcare, security, public policy, science, engineering, law, manufacturing, and communications.</div><div>Reviewing process</div><div>The APPLIED DATA SCIENCE Track of ECML-PKDD 2017 has a separate Program Committee from the Research Track. Papers submitted to the APPLIED DATA SCIENCE Track of ECML-PKDD 2017 will be reviewed by at least three referees. The review process is single-blind (reviewer identities unknown to authors) and there will be no opportunity for author rebuttal. This decision was made to minimize reviewer workload and to concentrate it in time, which may ultimately result in better quality reviews and decisions. If necessary, a discussion will take place among the reviewers of a paper until a decision is reached.</div><div>Important Dates</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">   </span>Abstract submission deadline: Thursday, April 13, 2017</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">      </span>Paper submission deadline: Thursday, April 20, 2017</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre"> </span>Author notification: Thursday, June 22, 2017</div><div>•<span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">        </span>Camera ready submission: Thursday, July 6, 2017</div><div>Contact</div><div>You can contact the Industrial Track Chairs (Yasemin Altun, Kamalika Das, Taneli Mielikäinen) at mailto:<a href="mailto:industrial_chairs@ecmlpkdd2017.org">industrial_chairs@ecmlpkdd2017.org</a>.</div><div><br></div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><p dir="ltr" style="margin:0pt 0px;padding:0px;border:0px;line-height:1.38;font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="margin:0px;padding:0px;border:0px;font-size:14.6667px;font-family:arial;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap">Nikola Simidjievski & Dragi Kocev</span></p><p dir="ltr" style="margin:0pt 0px;padding:0px;border:0px;line-height:1.38;font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:13px"><span style="margin:0px;padding:0px;border:0px;font-size:14.6667px;font-family:arial;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap">Publicity Chairs of ECML-PKDD 2017</span></p></div></div>
</div>