1、数据建模国际研讨会：十年历程与前沿探索

数据建模国际研讨会：十年历程与前沿探索

在当今数据驱动的时代，数据与模型的结合愈发紧密，成为解决复杂问题的关键。“从数据到模型再回归”（DataMod）国际研讨会作为这一领域的重要交流平台，已成功举办了十届。它汇聚了学术界、工业界和研究机构的专业人士与研究人员，致力于推动计算建模方法与数据驱动技术在多个领域的综合应用。

1. DataMod 简介

DataMod 是一个年度国际研讨会，旨在将对计算建模方法与数据驱动技术相结合应用感兴趣的从业者和研究人员聚集在一起。这些技术涵盖知识管理、数据挖掘和机器学习等领域。本次会议是该研讨会的第十届，在过去十年中，DataMod 涵盖了广泛的主题和话题。

其涵盖的建模和分析方法包括基于代理的方法、基于自动机的方法、大数据分析、元胞自动机、分类、聚类、分割和剖析、一致性分析、约束编程、数据挖掘、微分方程、博弈论、机器学习、膜系统、网络理论和分析、本体论、优化建模、Petri 网、过程演算、过程挖掘、重写系统、时空数据分析/挖掘、统计模型检查、文本挖掘和拓扑数据分析等。

研讨会欢迎上述方法在众多领域的应用，如生物学、脑数据与模拟、业务流程管理、气候变化、网络安全、生态学、教育、环境风险评估与管理、企业架构、流行病学、遗传学和基因组学、治理、人机交互与人类行为、开源软件开发与社区、药理学、弹性工程、安全与安保风险评估、社会公益、社会软件工程、社会系统、可持续发展、威胁建模与分析、城市生态学、智慧城市和智能土地等。

协同方法可能包括：
1. 在知识管理和发现背景下使用建模方法和符号。
2. 开发和使用通用的建模和知识管理/发现框架，以探索和理解感兴趣的应用领域中的复杂系统。