01 大會簡介

ICSOC全稱為“the International Conference on Service-Oriented Computing”，為服務計算領域的頂級會議。會議旨在為學術界和產業界的研究人員、開發人以及服務計算相關的從業者提供一流的國際學術交流平臺，報告和分享面向服務計算的開創性工作。ICSOC 通過匯集來自各個學科的專家來促進學科交叉和技術融合，相關的學科包括但不限于服務科學、數據科學、管理科學、業務流程管理、分布式系統、無線和移動計算、云和邊緣計算、網絡物理系統、互聯網-物聯網 (IoT)、科學工作流程、人工智能、機器學習以及服務和軟件工程等。

第 21 屆 ICSOC 國際會議將于 2023 年 11 月 28 日至 12 月 1 日在意大利羅馬舉行，由羅馬大學的計算機、控制與管理工程系主辦。

02 大會主席

General Chair

Massimo Mecella，羅馬大學, 意大利

Program Co-chairs

Antonio Ruiz，塞維利亞大學, 西班牙

Stefanie Rinderle-Ma，慕尼黑工業大學, 德國

鄭子彬，中山大學, 中國

03 會議征稿信息

征稿截止日期：2023年7月3日

論文通知日期：2023年9月10日

會議舉辦日期：2023年11月28日-12月1日（意大利，羅馬）

04 征稿主題

1) 綜合投稿渠道（General Track）

征稿內容包括但不限于：

Service design, specification, discovery, customization, composition, and deployment
Service change management
Theoretical foundations of Service Engineering
Service monitoring and adaptive management
Secure service lifecycle development
Privacy management aspects for services
Secure service lifecycle development
Privacy management aspects for services
Trust management for services
Service mining and analytics
Data-provisioning services
Cloud service management
Cloud and fog computing
Edge service orchestration
Lightweight service deployment and management
Social networks and services
Innovative service business models

2）分領域投稿渠道

除了包括理論和實證評估以及實踐和工業經驗在內的傳統主題外，ICSOC 還強調解決開放研究問題并對數字服務和面向服務計算領域產生重大影響的成果，ICSOC 2023設立了以下四個面向具體服務領域的投稿渠道：

-Focus Area 1: Artificial Intelligence for Services and as-a-Service

機器學習和人工智能已成為提高各種應用程序智能化、運營效率和決策制定的驅動力。在很多情況下，機器學習本身可以被視為一種計算機服務。與此領域相關的主題包括但不限于：

Network architectures
Graph neural networks
Domain adaptation and transfer learning
Event detection and tracking
Neural ranking and neural recommendation
Security and privacy of AI/machine learning
Evaluation, performance studies, and benchmarks

-Focus Area 2: Big Data Analytics for Services and as-a-Service

互聯網、邊緣計算和無處不在的計算設備的激增產生了大量可用數據，挖掘這些數據可獲得計算服務、應用程序和應用領域的高級知識。大數據分析作為從大容量數據集（例如，流程、交易、網絡/事件日志和用戶活動歷史記錄）中挖掘知識的方法和工具的趨勢正在快速發展，它是即將到來的人工智能時代和工業 4.0 等相關革命的基石。與此領域相關的主題包括但不限于：

Data cleaning and preparation
Data Transformation and Integration
Process mining and anomaly detection
Visual techniques for big data
Efficient data processing
Information access and retrieval
Exploratory data science

-Focus Area 3: Novel Service Frameworks for IoT-based and Smart Environments

物聯網 (IoT)由數十億個相互連接的“事物（things）”組成：簡單的傳感器、相機、可穿戴設備、電器、交通信號燈、汽車等。IoT 涉及利用“事物”提供的數據和功能來實現有益于企業、行業和社會的新型智能服務。與此領域相關的主題包括但不限于：

Embedded and real-time services
RFID and sensor data
Services for IoT/CPS (Cyber-physical systems) platforms and applications
Service-oriented protocols for IoT/CPS applications
IoT as-a-service
Smart cities and connected cars.
IoT security
Smart sensors and IoT for large-scale applications (manufacturing, agriculture, healthcare, power grids, etc.)
Energy efficiency and sustainability in IoT