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特刊征稿 | Human-Centric Intelligent Systems三个特刊开放投稿中
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期刊：Human-Centric Intelligent Systems
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Human-Centric Intelligent Systems（eISSN 2667-1336）是一本国际化的，经过严格同行评审的开放获取期刊，致力于传播 “以人为中心的智能系统” 中所有相关理论和实际应用的最新研究成果，并提供以人为中心的计算与分析领域的前沿理论和算法见解。期刊由西南交通大学计算机与人工智能学院李天瑞教授与澳大利亚悉尼科技大学计算机科学学院徐贯东教授担任主编，由东京大学计算机科学学院Masaru Kitsuregaw教授与伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学学院Philip S. Yu教授担任顾问委员。本刊执行严格的单盲同行评审，采用钻石开放获取（Open Access）模式出版发行，不收取文章处理费（Article Processing Charge, APC），所有出版的文章作者保留版权，读者永久免费下载、阅读。目前，期刊有3个主题特刊正在开放投稿中：
特刊1：Robust Visual Analytics and Its Applications
特刊背景：
我们生活在数据科学(digital science，DS)时代，海量数据的使用正在很多领域的应用中迅速增长，包括政府管理、基础设施维护、保险决策，以及个性化学习等。在这些领域中，人们对数据的分析更加严谨，相对立且复杂。为了解决这些数据问题，以可视化分析(Visual Analytics，VA)为例的新技术已被证实其在可视化这些领域应用的潜在见解方面具有越来越高的效率性与有效性。
鲁棒性可视化分析（Robust Visual Analytics）不仅仅是可视化，而是一门由交互式视觉界面支持的分析推理科学。它可以被视为是一种集成方法，结合了可视化、人为因素(如：交互、认知、感知、协作、呈现与传播)和数据分析。它还集成了信息分析方法、地理空间分析方法、统计分析方法和科学分析方法。为了加强对数据可视化的科学贡献，本期特刊将汇集全球学术领域、实践领域，与产业领域的研究人员和开发人员，致力于研究鲁棒性可视化分析（Robust Visual Analytics）。
特刊关注的主题：
特刊旨在发表鲁棒性数据分析及其应用领域的最新研究成果。特刊的主题包括但不限于以下主题：
鲁棒性视觉编码方法
Robust visual encoding methods
鲁棒性可视化工具
Robust tools for visualization
深度学习可视化
Deep learning for visualization
模式挖掘可视化
Pattern mining for visualization
可视化在解决不同问题中的新应用
Novel use of visualization in solving diverse problems
用于大数据可视化的鲁棒交互技术
Robust interaction techniques for big data visualization
行为分析的鲁棒性方法
Robust methods for behavior analysis
可视化建议的鲁棒性方法
Robust methods for visualization recommendations
鲁棒智能系统
Robust intelligent system
认知和感知科学
Cognitive and perception science
各种可视化方法的比较评估
Comparative evaluation of competing visualization approaches
特刊客座编辑：
Imran Razzak，澳大利亚迪肯大学信息技术学院的高级讲师，在国际期刊和会议上共发表了100多篇论文，引用次数累计高达2601次，h-index 28，担任多本著名国际期刊的编辑委员会成员，以及数十个会议的大会联合主席、分会主席和TPC成员，还在大数据、物联网、医学成像与BCI应用领域的深度学习模型等多个项目中担任顾问。
研究领域：机器学习，数据科学，计算机视觉，医学信息学，人工智能服务
Ibrahim A Hameed，挪威科技大学信息通信与自然科学系教授，挪威科技大学研究与创新部副主任，博士生导师。近五年来累计主持或参与多项挪威国家级项目，共出版或合作出版代表性的学术著作，期刊及会议论文200多篇(本)，引用次数累计高达1706次，h-index 21。同时担任多本国际期刊或会议的审稿人，也是多个著名国际学术会议的组委会成员。
研究领域：人工智能，控制工程，领域机器人，社交机器人与优化
Jianlong Zhou，悉尼科技大学计算机科学学院的高级讲师，博士生导师，UTS[Human-Centred AI](http://www.hcai-lab.org)研究实验室负责人，澳大利亚Data61、CSIRO和NICTA高级研究员。机器学习领域高级研究员，并在连接人与机器学习领域做出开创性研究，致力与高级数据分析行业建立合作，将数据转化为可执行操作。在国际期刊和会议上发表了多篇论文，引用次数累计高达1271次。
研究领域：人工智能伦理、人工智能公平性、人工智能可解释性、数据分析、视觉分析、行为分析、人机交互以及相关应用
Md Rafiqul Islam，澳大利亚悉尼科技大学数据科学与机器学习(DSMI)实验室研究员，曾任City University, Bangladesh大学计算机科学与工程系助理教授。在计算机科学领域，从事教学与科研工作长达7年，负责多个科研项目，如医疗保健的可视化分析、不良行为分析、基于深度学习的文本处理，以及基于社交网络数据的异常检测。
研究领域：数据分析、行为分析、数据可视化、大数据、医疗保健与信息检索
特刊2：Behavioral, Economic and Socio-cultural Computing
特刊背景：
行为、经济和社会文化计算(BESC)作为一门新型科学领域，主要研究各种用于表示、建模、分析、理解与管理人类行为、经济现象和社会文化特征的有效方法和技术工具。不同于传统的行为、经济与社会科学，其主要研究定性与显性的行为，经济与社会现象以及驱动因素，BESC旨在研究在以社会为中心的应用领域中，通过从现实实体空间到行为/经济/社会文化特征空间的转换，实现行为，经济和社会层面的参与和支持。
特刊关注的主题：
本专刊征稿主题包括但不限于：
社会计算
Social Computing
数字人文
Digital Humanities
自然语言处理
Natural Language Processing
行为与用户建模
Behavior and User Modelling
数据隐私与伦理
Data Privacy, and Ethics
信息管理与信息系统(IS)
Information Management and Information Systems (IS)
新冠疫情背景下的计算与社会心理学
Computing and Social Psychology in the context of Covid-19
网络安全心理学
Psychology for Cyber Security
特刊客座编辑：
李琳，武汉理工大学计算机科学与技术学院教授，分别于1999年和2002年在武汉理工大学获得电气工程学士和硕士学位，2009年在日本东京大学获得信息理工博士学位。研究兴趣包括：数据分析、机器学习、信息检索、网络个性化与推荐、社交媒体挖掘、自然语言处理等。发表研究论文100余篇，其中在AAAI、ICDM、ICMR等会议上发表期刊论文20余篇。同时，担任TKDE, WWWJ, KBS, ACM TOIS, TOMM和ACM TIST国际期刊审稿人。
李浥东，北京交通大学计算机与信息技术学院副院长、教授。2003年本科毕业于北京交通大学信息与通信工程系。2006年和2011年在澳大利亚阿德莱德大学计算机系分别获得硕士和博士学位。研究兴趣包括：大数据分析、隐私保护和信息安全、数据挖掘、社会计算和智能交通。已在国际期刊 (包括IEEE Trans. on Information Forensics & Security、IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems)和会议（包括SIGKDD、CVPR、AAAI等）上发表学术论文100余篇。此外，他还共同撰写/编辑了5本专著 (包括论文集)和专著的章节。组织/担任多个国内外学术会议（包括PAKDD, NFOSCALE, WAC, SAC, PDCAT, DANTH与 PAAP）的大会主席与程序委员会主席等。
Xiaohui Tao，现任澳大利亚南昆士兰大学(USQ)理学院（计算机学部）副教授，IEEE高级会员。研究领域包括：数据分析、机器学习、知识工程、信息检索和健康信息学。Tao教授在知识工程、文本挖掘和信息检索及健康信息学等领域做出卓越贡献，其研究成果发布在IEEE TKDE、KBS、WWWJ等国际期刊和ICDE、CIKM、PAKDD、WISE等国际会议上。Tao教授于2015-16年被授予Endeavour Research Fellow，2012年获得USQ数学与计算系“Research Award”，2009年获得QUT科学技术学院“Dean’s Award for Academic Excellence”。并于2017年，2018年担任BESC程序委员会主席。同时，担任WIJ、WWWJ和INFFUS等国际期刊编辑或客座编辑，也是国际期刊TKDE、TPDS、Neural Networks和Knowledge Based Systems的审稿人。
特刊3：Responsible and Intelligent Knowledge Engineering (RIKE)
特刊背景：
智能知识工程主要关注知识中数据的操作和转换。它是一个多学科的研究领域，包括人工智能/机器学习、知识获取与表示、知识推理、语义网、数据挖掘、高性能计算等诸多领域。知识工程过程的每个组成部分，从异构数据源和特征选择，到分析算法和平台，以及如何表示提取到的知识以增强人类在各种应用中的能力和经验，都在得出结论或/以及预测方面发挥着重要的作用。尽管智能知识工程带来了很多好处，但它的使用仍然引发了整个分析过程的众多道德担忧。责任知识工程向当前的实践行为提出了挑战，认为其要建立在坚实的道德基础之上的。
特刊关注的主题：
本期特刊旨在将涵盖智能知识工程和责任知识工程的各个方面的最新研究进展、最佳实践、问题和挑战。我们邀请具有原创性与 RIKE 领域相关的文章投稿，包括但不限于以下主题：
以人为中心的知识工程：人机协作、集成、交互、委托、对话
Human-centric Knowledge Engineering：Human-machine collaboration, integration, interaction, delegation, dialogue
责任数据/知识工程：透明度、可解释性、信任、问责制、公平、隐私和安全以及其他道德问题
Responsible Data/Knowledge Engineering：Transparency, explainability, trust, accountability, fairness, privacy and security and other ethical concerns
知识获取与表示：知识图谱、知识表示学习与推理、时序知识图谱
Knowledge Acquisition and Representation：Knowledge graph, knowledge representation learning and reasoning, temporal knowledge Graph
知识发现：数据挖掘、数据联动、机器学习/深度学习、语义网
Knowledge Discovering：Data mining, data linkage, machine learning/deep learning, semantic web
知识感知应用：问答、推荐系统、领域相关应用
Knowledge-aware Application：Question answering, recommendation system, domain-related application
其他主题：知识工程的经验和教训、知识的可重复性和负面结果
Other topics：Experience and lesson learned, reproducibility and negative results of knowledge Engineering
特刊客座编辑：
Byeong Kang，1996年获得悉尼新南威尔士大学博士学位，日本日立高级研究实验室访问研究员，塔斯马尼亚大学教授。领导由博士后科学家组成的智能服务和系统研究小组，该小组在研究领域、专家系统、SNS分析和智能产业领域进行了基础和应用研究，研究领域包含基本知识获取方法、互联网系统和医学专家系统的应用研究。曾担任多个国际组织和会议的主席和指导委员会成员。
Qing Liu，CSIRO Data61软件和计算系统项目高级研究科学家，新南威尔士大学计算机科学博士。研究重点是开发有效的大数据管理、集成和分析解决方案。最近的研究方向涉及负责任的人工智能、知识图、来源管理、信任计算和机器学习。担任Springer Verlag出版的《电子科学的数据来源和数据管理》一书的编辑，在包括SIGMOD、VLDB、AAMAS、ICDE、TrustCom、ISWC等知名期刊和会议上发表多篇经过同行评审的文章。曾担任国际会议和期刊的联席主席/程序委员会成员/审稿人。
Wenli Yang，于2012年和2022年分别在中国武汉华中科技大学和澳大利亚塔斯马尼亚大学获得两个博士学位。在第一个博士学位期间，曾在加州大学戴维斯分校担任访问学者。2016年获得中国副教授。目前是塔斯马尼亚大学的讲师。研究兴趣包括图像处理、机器学习/深度学习、数据分析、基于知识的专家系统、区块链等。
投稿须知
所有论文都必须通过上述链接提交，该线上投审稿系统会向作者提供相关说明，逐步引导作者上传所有相关文件。在投稿过程中，作者应说明投递的特刊名称（在填写“Additional Information”时会看到相关选项）。所有稿件必须使用英语。
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