在当今大数据与人工智能迅猛发展的时代，高质量的数据集已成为推动技术创新、优化决策过程及提升业务效能的核心要素。无论是机器学习模型的训练，还是复杂数据分析任务的执行，均依赖于准确、完整、一致且及时更新的高质量数据集。然而，高质量数据集的构建与治理面临着诸多挑战，包括但不限于数据来源的多样性、数据质量的参差不齐、数据隐私与安全的保护及数据生命周期的有效管理等。近年来，相关政府部门高度重视数据要素市场的发展，出台了一系列政策与规划，旨在推动高质量数据集的构建与应用。例如，相关政府部门通过制定数据标准、加强数据安全保护、促进数据共享与开放等措施，为数据集的规范化、标准化和安全化提供了有力保障。相关政府部门还积极推动数据治理体系的建立，强调数据质量的重要性，并鼓励产学研用各方共同参与高质量数据集的建设。

      高质量数据集的构建不仅要求数据本身的准确性和完整性，还涉及数据的清洗、标注、集成及验证等多个环节，以确保数据能够满足特定应用场景的需求。同时，数据治理作为保障数据质量、促进数据共享与利用的重要途径，对于提升组织的数据资产价值、支持数据驱动的决策制定具有不可估量的作用。因此，本专题围绕“高质量数据集构建及治理”进行征文，旨在集中展示高质量数据集构建及治理的最新理论研究、技术方法、系统平台与实践案例等，为相关领域的研究者与实践者提供一个分享平台，共同推动大数据与人工智能技术的飞速发展与应用创新。

一、客座编辑

      程学旗    中国科学院计算技术研究所研究员、副所长

      靳小龙    中国科学院计算技术研究所研究员

二、征文范围（包括但不限于）

      1. 数据集构建技术；

      2. 数据质量管理与提升；

      3. 数据治理框架与策略；

      4. 数据治理工具与平台；

      5. 特定领域数据集构建与应用；

      6. 数据安全与共享。

三、投稿要求

      1. 论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值或推广应用价值；应未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投问题。作者在投稿时，需向编辑部提交版权转让协议。

      2. 文稿应包括中英文题名、作者信息、摘要、关键词、基金项目名、参考文献，中文正文和作者简介（包括照片），文稿一律采用Word文档提交，格式要求参考期刊网站：https://www.j-bigdataresearch.com.cn/。

      3. 论文请通过期刊网站（https://www.j-bigdataresearch.com.cn/）进行投稿，投稿时提供作者的联系方式（电子邮件、电话、邮寄地址），并在作者留言中注明“‘高质量数据集构建及治理’专题投稿”及所属方向（否则按自由来稿处理）。

四、重要日期

      征文截稿日期：2026年4月30日