数据挖掘旨在利用智能数据分析技术，从海量数据中提取或挖掘潜在的知识和规律，为决策任务提供有效支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已在工业、金融、医疗、教育、交通、媒体等领域取得广泛应用.然而，大数据的复杂多样性也为数据挖掘研究在理论、方法、应用等多个层面提出了新的挑战.

为及时反映国内同行在数据挖掘方面的前沿研究成果，《计算机研究与发展》将于2022年出版“数据挖掘前沿进展”专题.欢迎数据挖掘及相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿.此外，专题组稿与第九届中国数据挖掘会议(CCDM 2022)合作，所有专题录用稿件均需在CCDM 2022会议报告交流. 征文范围(但不限于) 1) 数据挖掘理论与方法 分类、聚类、排序、集成学习、强化学习、关联分析、链接分析、频繁模式挖掘、动态数据挖掘、交互式与联机挖掘、并行与分布式挖掘、大规模数据挖掘、数据预处理、数据挖掘语言等. 2) 特定类型数据挖掘与分析 关系数据挖掘、图模式挖掘、空间与时序数据挖掘、数据流与增量挖掘、多媒体数据挖掘、社交网络分析与挖掘、文本挖掘、隐私保护数据挖掘、生物信息数据挖掘、推荐系统、数据仓库等. 3) 数据挖掘技术应用 面向工业、金融、医疗、教育、交通、旅游、管理、电商、电信等领域的数据挖掘技术及应用. 征文要求 1) 论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值，且未在国内外公开发行的刊物或会议上发表，不……