<div dir="ltr"><div>CALL FOR PAPERS</div><div>                </div><div>Special Issue of the Journal of New Mathematics & Natural Computing<br></div><div><br></div><div>Big Data Analytics: Fundamentals and applications.  </div><div><br></div><div>The Journal of New Mathematics & Natural Computing is published by World Scientific Publishing (<a href="http://www.worldscientific.com/worldscinet/nmnc">http://www.worldscientific.com/worldscinet/nmnc</a>) with ISSN:1793-0057 [print] and ISSN:1793-7027 [electronic]. This journal is covered in Cabell's Computer Science directory, and is abstracted and indexed in Scopus, Mathematical Reviews, Zentralblatt MATH, RePEC, and listed by ERA Australia.</div><div>Big data have become a strategic resource for industry, business, and national security. Big Data are also a key enabler of exploring business insights and economics of services. Big Data are generated from various instruments, sensors, Internet transactions, emails, videos, click streams, social networking services and other sources, characterized with at least six bigs: big volume, big velocity, big variety, big value, big veracity, and big difficulty to manage using traditional (database) tools and technologies. </div><div>Big Data Analytics has been drawing increasing attention in academia of computer science, information technology, mathematics, business, management and industry of healthcare, medical science. Big Data Analytics is an emerging science and technology armed by thoroughly multidisciplinary advancement of information and communication technology (ICT), mathematics, operations research (OR), and decision sciences for big data. The main components of Big Data Analytics include descriptive analytics, predictive analytics and prescriptive analytics, which correspondingly address the three questions in related to big data: when and what happened? What is likely to happen? And what should happen with the best outcome under uncertainty? All these questions are often encountered in almost every part of science, technology, business, management, organization and industry. Mathematics, optimization, machine learning, data mining, cloud computing, statistical modelling, as well as visualization technology, to name a few, are proved fundamentals for research and development of Big Data Analytics. </div><div>  </div><div>Big Data Analytics generates new opportunities and challenges for the research and development of business, management, decision science, mathematics and ICT including machine learning, visualization techniques. Big Data Analytics with applications are changing the world and society, how people and organizations are doing things and making decisions in the future. Big Data Analytics is also changing business models, revenue models, management and decision making processes in companies and organizations, and affecting usage of resources including data in creating products and services. </div><div><br></div><div>There is significant need for better understanding of Big Data Analytics through an in-depth investigation of mathematics, optimization, statistical modelling, machine learning, data mining, cloud computing and visualization technology for big data with applications because much of fundamental research in big data analytics remains to be done at the moment.</div><div>1<span class="" style="white-space:pre">     </span>Objective and topics</div><div><br></div><div>The objective of this Special Issue in Journal of New Mathematics and Natural Computing is to present the current state of art research and practical experiences on Big Data Analytics from a viewpoint of mathematics, statistics, graph theory, optimization, ICT, intelligent systems, machine learning, decision science and economics and beyond.</div><div> </div><div>Topics of interest include, but are not limited to, the following:</div><div><br></div><div>1.<span class="" style="white-space:pre">   </span>Fundamentals of Big Data Analytics  </div><div><br></div><div>•<span class="" style="white-space:pre">  </span>Big Data Analytics  as a science</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Big Data Analytics  as a technology</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">    </span>Big Data Analytics  as a service</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Big Data Science and Foundations</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">        </span>New Computational Models for Big Data</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">   </span>Mathematical fundamentals of Big Data Analytics</div><div>•<span class="" style="white-space:pre"> </span>Graph theory for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">  </span>ICT  fundamentals for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">    </span>Visualization techniques for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Decision science for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Statistical modelling for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre"> </span>Machine learning for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Optimization techniques for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Research methodology for Big Data Analytics</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">     </span>Data mining for Big Data Analytics</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Business models  for Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">     </span>Real-time algorithms for  Big Data Analytics </div><div>•<span class="" style="white-space:pre"> </span>Statistical thinking and computing thinking for Big Data Analytics    </div><div>2.<span class="" style="white-space:pre"> </span>Applications of Big Data Analytics  </div><div>•<span class="" style="white-space:pre">   </span>Big Data Analytics based services innovation</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">    </span>Big Data Analytics in business ecosystems</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Big Data Analytics with public and open data</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">    </span>Big Data Analytics and data markets</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">     </span>Big Data Analytics for e-commerce</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Big Data Analytics for web services</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">     </span>Big Data Analytics in business decision making</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">  </span>Big Data Analytics in healthcare</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">        </span>Big Data Analytics in banking industry</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">  </span>Big Data Analytics in social networking services</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">        </span>Visualization Analytics for Big Data</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">    </span>Big Data Search and Mining</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Big Data Security & Privacy</div><div>•<span class="" style="white-space:pre"> </span>Big Data processing and management</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Big Data analytics for risk management</div><div>     3.    Challenges on Big Data Analytics </div><div>1.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Challenges for Big Data Analytics research </div><div>2.<span class="" style="white-space:pre">     </span>Challenges for Big Data Analytics applications</div><div>3.<span class="" style="white-space:pre">   </span>Challenges for Big Data Analytics tools</div><div>4.<span class="" style="white-space:pre">  </span>Challenges for Big Data Analytics methodologies </div><div>2<span class="" style="white-space:pre"> </span> Notes for Intending Authors</div><div> </div><div>We are seeking original, genuine, innovative, scientifically rigorous research papers on fundamentals and applications of Big Data Analytics. Empirical research, case studies or theory based qualitative and quantitative studies on Big Data Analytics are also welcome.</div><div><br></div><div> Submitted papers should not have been previously published nor be currently under consideration for publication elsewhere.</div><div>  </div><div>Author guidelines can be found at: <a href="http://www.worldscinet.com/style_files/nmnc/202-readme_2e.shtml">http://www.worldscinet.com/style_files/nmnc/202-readme_2e.shtml</a>. All submissions will be refereed by at least three reviewers. Submissions should be directed by email to <a href="mailto:z.sun@federation.edu.au">z.sun@federation.edu.au</a>, <a href="mailto:zhaohao.sun@gmail.com">zhaohao.sun@gmail.com</a> and <a href="mailto:ppw@ee.duke.edu">ppw@ee.duke.edu</a></div><div><br></div><div>For more information, please contact <a href="mailto:z.sun@federation.edu.au">z.sun@federation.edu.au</a>, <a href="mailto:zhaohao.sun@gmail.com">zhaohao.sun@gmail.com</a> and <a href="mailto:ppw@ee.duke.edu">ppw@ee.duke.edu</a>.</div><div>3<span class="" style="white-space:pre">    </span> Important dates</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">        </span>Full paper submission: <span class="" style="white-space:pre">           </span>April 30, 2015</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">  </span>Notification of acceptance: <span class="" style="white-space:pre">              </span>July 15, 2015</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">   </span>Revised submission: <span class="" style="white-space:pre">                      </span>August  20, 2015</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Final acceptance notification: <span class="" style="white-space:pre">   </span>September 20, 2015</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">      </span>Camera ready version of paper: <span class="" style="white-space:pre">   </span>November 20, 2015</div><div>•<span class="" style="white-space:pre">       </span>Publication: <span class="" style="white-space:pre">                             </span>January – May, 2016</div><div><br></div><div>4<span class="" style="white-space:pre">    </span>Guest Editors </div><div> </div><div>Associate Prof. Dr Zhaohao Sun, Ph.D.</div><div>Department of Business Studies, PNG University of Technology, Lae, PNG, &</div><div>Honorary Senior Research Fellow</div><div>School of Engineering and Information Technology, Federation University Australia, Ballarat, Vic 3353, AUSTRALIA</div><div>Email: <a href="mailto:z.sun@federation.edu.au">z.sun@federation.edu.au</a>, or <a href="mailto:zhaohao.sun@gmail.com">zhaohao.sun@gmail.com</a></div><div><br></div><div>Prof. Dr Paul P.Wang</div><div>Duke University, USA</div><div>e-mail: <a href="mailto:ppw@ee.duke.edu">ppw@ee.duke.edu</a></div><div><br></div>
</div>