由于自动化、智能设备等新技术的出现以及移动技术的广泛应用，土木工程中产生了大量数据。这带来了挑战，如如何分析这些数据，以及政府、组织、社区和个人利用这些数据的机会。因此，这导致了一种完全不同的决策模式的出现。

数据挖掘在土木工程中得到了广泛的应用，其重要性使其成为研究的热点。例如，利用回归和分类等数据挖掘技术分析滑坡的易发性、悬沙荷载建模、事故严重程度预测和具体性质估计。数据挖掘可以支持决策，并为土木工程师提供新的见解，这不可避免地涉及数据分析专家和专业土木工程专家。

本期特刊旨在收集土木工程数据挖掘领域的最新发展和挑战的最新研究成果。欢迎从单个或跨国家的角度提出理论框架、方法和应用案例研究的高质量原创研究论文以及评论文章。

潜在主题包括但不限于以下内容：

• 土木工程应用中现有数据的分析或元分析
• 用于土木工程决策的数据挖掘技术，包括跟踪模式、分类、关联、异常检测、聚类、回归和预测
• 尖端数据挖掘方法，如混合机器学习技术，用于土木工程中的数据挖掘应用
• 土木工程的网络/互联网数据挖掘和应用技术，例如信息检索和网络搜索、社会网络分析、网络爬网、信息集成、意见挖掘和情感分析
• 土木工程中基于大规模数据的模型更新
• 数据挖掘的实际土木工程案例研究，如边坡稳定性预测、缺陷检测、材料特性预测和土木工程从业人员软件开发等。