<div dir="ltr">Dear Researchers,<br>we would like to inform you that an extension of the deadline for paper submission has been granted to <b>March 11, 2024</b> for the Workshop on <b>DQMLKG</b> - Data Quality Meets Machine Learning and Knowledge Graphs: Merging Accuracy with Intelligence, co-located with the 21st Extended Semantic Web Conference, ESWC 2024. <br><br>=Important dates=<br><br>* Paper submission deadline: <strike>February 26, 2024</strike> March 11, 2024 (11:59 pm, Hawaii time)<br>* Notification of Acceptance: March 28, 2024 (11:59 pm, Hawaii time)<br>* Camera-ready paper due: April 18, 2024 (11:59 pm, Hawaii time)<br><br>====<br>ESWC 2024 - 21st Extended Semantic Web Conference<br>Hersonissos, Greece<br>Call for Papers for the DQMLKG – Data Quality meets Machine Learning and Knowledge Graphs: Bridging Precision with Intelligence<br>May 26 or 27, 2024<br><a href="https://dqmlkg.github.io/" target="_blank">https://dqmlkg.github.io</a><br>====<br><br>This workshop aims to explore the intricate interplay of data quality, ML, and KGs, elucidating limitations in assessment methodologies, proposing effective methods for objective quality assessment, and addressing challenges on ML and AI in general, verify if and to what extent well-known quality metrics are compliant with ML-based quality assessment, and addressing FAIR principles. We also welcome proposals riding the path of Explainable AI, Large Language Models, Generative AI, and any AI-driven approach that can be applied to the Semantic Web technologies to support and enhance data quality assessment and improvement.<br><br>=Submission details=<br><br>* Full research papers (up to 15 pages, excluding references)<br>* Short research papers (up to 8 pages, excluding references)<br><br>Papers must comply with the CEUR-WS template. Papers are submitted in PDF format via the workshop’s Open Review submission page <a href="https://openreview.net/group?id=eswc-conferences.org/ESWC/2024/Workshop/DQMLKG" target="_blank">https://openreview.net/group?id=eswc-conferences.org/ESWC/2024/Workshop/DQMLKG</a>.<br><br>=Topics of interest (but are not limited to)=<br><br>New approaches for performing Data quality assessment or improvement of Knowledge Graphs via Machine Learning<br>* Quality assessment over time<br>* Scalability issues<br>* Proactive approaches able to improve KG quality during the data authoring stage<br>* Reactive approaches to improve KG quality before the data exploitation stage<br>* Large Language Models to deal with KG quality issues<br>* Generative Artificial Intelligence (AI) to cope with KG quality issues<br>* AI-driven approach to assess and improve data quality issues over KGs<br><br>Applications combining Machine Learning and Knowledge Graphs dealing with Data Quality concerns:<br>* Recommender Systems leveraging (incomplete) Knowledge Graphs<br>* Link Prediction and completing KGs<br>* Ontology Learning and Matching coping with KG consistency and accuracy<br>* Question Answering exploiting Knowledge Graphs and Machine Learning dealing with representational issues<br>* Domain Specific KGs quality issues<br><br>We are looking forward to your contribution!<br><br>In case you have additional questions concerning the submission process, please do not hesitate to contact @MariaAngelaPellegrino - <a href="mailto:mapellegrino@unisa.it" target="_blank">mapellegrino@unisa.it</a><br><br>We are looking forward to your contribution!<br><br>Anisa Rula,<br>Maria Angela Pellegrino,<br>Michael Cochez,<br>Jose Emilio Labra Gayo and<br>Mehwish Alam<br>Workshop organisers<br></div>