<div dir="ltr"><div>                  CALL FOR CHAPTER PROPOSALS:</div><div>         Proposal Submission Deadline: April 30, 2013</div><div><br></div><div>Biologically-Inspired Techniques for Knowledge Discovery and Data Mining</div>
<div>Advances in Data Mining and Database Management (ADMDM) Book Series</div><div><br></div><div>A book edited by Dr. Shafiq Alam, Dr. Yun Sing Koh, and Prof. Gillian Dobbie </div><div>University of Auckland, New Zealand</div>
<div>Website: <a href="https://conference.fos.auckland.ac.nz/bdm/biokdd/index.html">https://conference.fos.auckland.ac.nz/bdm/biokdd/index.html</a> </div><div>To be published by IGI Global: <a href="http://bit.ly/13tKOjc">http://bit.ly/13tKOjc</a> </div>
<div><br></div><div>***********************</div><div>Introduction</div><div>***********************</div><div><br></div><div>Biological inspired data mining techniques have been intensively used in different data mining applications such as data clustering, classification, association rule mining, sequential pattern mining, outlier detection, feature selection and information extraction in many application areas, such as healthcare and bioinformatics. The techniques include Neural Networks, Fuzzy Systems, Genetic Algorithms, Ant Colony Optimization, Particle Swarm Optimization, Artificial Immune Systems, Culture Algorithms, Social evolution, and Artificial Bee Colony Optimization. A huge increase in the number of papers and citations in the area has been observed in the past decade, which is clear evidence of the popularity of these techniques. </div>
<div><br></div><div>***********************</div><div>Objective of the Book</div><div>***********************</div><div><br></div><div>The aim of this book is to highlight the contemporary research in the area of Biologically-Inspired techniques in different data mining domains, and the implementation of these techniques in real life data mining problems. The book will publish some of the state of the art work in this area and share the good practices that have enabled this area grow and flourish. The book will also contribute to extending the knowledge by providing quality work from established researchers that can be used by new researchers in the area.</div>
<div><br></div><div>The book calls for high quality chapters outlining current research, literature surveys, theoretical and empirical studies, and other relevant work including but not limited to the following areas:</div>
<div><br></div><div>1. Particle Swarm Optimization (PSO) </div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>- PSO based clustering</div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>- PSO based classification </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>- PSO based outlier detection</div><div><span class="" style="white-space:pre">      </span>- PSO based feature selection</div><div>2. Ant Colony Optimization (ACO) </div><div>
<span class="" style="white-space:pre">       </span>- ACO based clustering</div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>- ACO based classification </div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>- ACO based feature selection</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>- ACO based association rules mining</div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>- ACO based sequential patterns mining</div><div>3. Artificial Immune Systems (AIS)</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>- Intrusion detection using AIS</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>- Clustering using AIS</div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>- Decision support system using AIS</div>
<div>4. Bee Colony Optimization (BCO)</div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>- BCO for pattern matching</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>- Clustering using BCO </div><div>5. Artificial Neural Networks (ANN)</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>- ANN based pattern matching and discover</div><div><span class="" style="white-space:pre">  </span>- Classification rules discovery using ANN</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>- Forecasting using ANN</div>
<div>6. Genetic Algorithms (GA’s)</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>- Clustering, classification and parameter tuning using GA’s</div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>- GA’s based feature extraction and selection</div>
<div>7. Fuzzy systems (FS)</div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>- Fuzzy clustering</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>- Fuzzy classification</div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>- Fuzzy Association rules discovery</div>
<div><br></div><div><br></div><div>**********************</div><div>Target Audience</div><div>**********************</div><div><br></div><div>The primary target of this book is the research community in the area of computational intelligence, machine learning, and data mining. However, the book is equally of interest for other KDD areas such as data analysis and preprocessing, big data management, web mining, optimization based data mining, and recommender systems. Specifically, it will be very useful for researchers from computational intelligence and evolutionary computation to update their knowledge about different application areas of their research, experimentation, and evaluation methods in the area of KDD.</div>
<div><br></div><div>*****************************</div><div>Submission Procedure</div><div>*****************************</div><div><br></div><div>Researchers and practitioners are invited to submit on or before April 30, 2013, a 2-3 page chapter proposal clearly explaining the mission and concerns of his or her proposed chapter. Authors of accepted proposals will be notified by May 15, 2013 about the status of their proposals and sent chapter guidelines. Full chapters are expected to be submitted by August 30, 2013. All submitted chapters will be reviewed on a double-blind review basis. Contributors may also be requested to serve as reviewers for this project.  </div>
<div><br></div><div>Publisher</div><div>This book is scheduled to be published by IGI Global (formerly Idea Group Inc.), publisher of the “Information Science Reference” (formerly Idea Group Reference), “Medical Information Science Reference,” “Business Science Reference,” and “Engineering Science Reference” imprints. For additional information regarding the publisher, please visit <a href="http://www.igi-global.com">www.igi-global.com</a>. This publication is anticipated to be released in 2014.</div>
<div>Important Dates</div><div>April 30, 2013:<span class="" style="white-space:pre">               </span>Proposal Submission Deadline</div><div>May 15, 2013:<span class="" style="white-space:pre">          </span>Notification of Acceptance</div>
<div>August 30, 2013:<span class="" style="white-space:pre">    </span>Full Chapter Submission</div><div>October 30, 2013:<span class="" style="white-space:pre">   </span>Review Results Returned</div><div>November 30, 2013:<span class="" style="white-space:pre">  </span>Final Chapter Submission</div>
<div>February 15, 2014:<span class="" style="white-space:pre">  </span>Final Deadline</div><div><br></div><div>*******************************************</div><div>Inquiries and submissions can be forwarded electronically (Word document) or by mail to:</div>
<div><br></div><div>Dr. Shafiq Alam</div><div>Department of Computer Science</div><div>UNIVERSITY OF AUCKLAND</div><div>Tel.: +6493737599 ext. 82128 • Fax: +6493737453  </div><div>E-mail: <a href="mailto:sala038@aucklanduni.ac.nz">sala038@aucklanduni.ac.nz</a> </div>
<div>************************************</div>
</div>