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Data Mining And Knowledge Discovery

Data Mining And Knowledge Discovery SCIE

數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)雜志

中科院分區(qū)：3區(qū) JCR分區(qū)：Q2 預計審稿周期： 約6.0個月

《Data Mining And Knowledge Discovery》是一本由Springer US出版商出版的計算機科學國際刊物，國際簡稱為DATA MIN KNOWL DISC，中文名稱數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。該刊創(chuàng)刊于1997年，出版周期為Bimonthly。 《Data Mining And Knowledge Discovery》2023年影響因子為2.8，被收錄于國際知名權威數(shù)據(jù)庫SCIE。

ISSN：1384-5810
研究方向：工程技術-計算機：人工智能
是否預警：否
E-ISSN：1573-756X
出版地區(qū)：NETHERLANDS
Gold OA文章占比：44.96%
語言：English
是否OA：未開放
OA被引用占比：0.1533...
出版商：Springer US
出版周期：Bimonthly
影響因子：2.8
創(chuàng)刊時間：1997
年發(fā)文量：88
雜志簡介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計 通訊方式 相關雜志 期刊導航

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志簡介

《Data Mining And Knowledge Discovery》重點專注發(fā)布工程技術-計算機：人工智能領域的新研究，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。鼓勵該領域研究者詳細地發(fā)表他們的高質量實驗研究和理論結果。該雜志創(chuàng)刊至今，在工程技術-計算機：人工智能領域，有較高影響力，對來稿文章質量要求較高，稿件投稿過審難度較大。歡迎廣大同領域研究者投稿該雜志。

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)（2023年12月升級版）
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2022年12月升級版）
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月舊的升級版）
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月基礎版）
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月升級版）
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2020年12月舊的升級版）
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) 4區(qū) 4區(qū) 否 否
中科院分區(qū)趨勢圖
影響因子趨勢圖

中科院JCR分區(qū)：中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文，通常被認為是該學科領域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數(shù)據(jù)，現(xiàn)已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫（2023-2024年最新版）
按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 98 / 197

50.5%
學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 105 / 249

58%
按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 66 / 198

66.92%
學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 97 / 251

61.55%

Data Mining And Knowledge Discovery CiteScore 評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）

  • CiteScore：10.4
  • SJR：1.813
  • SNIP：2.784

CiteScore 排名

學科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類：Computer Science 小類：Computer Networks and Communications Q1 40 / 395

90%
大類：Computer Science 小類：Computer Science Applications Q1 93 / 817

88%
大類：Computer Science 小類：Information Systems Q1 52 / 394

86%
CiteScore趨勢圖
年發(fā)文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發(fā)布的一個評價學術期刊質量的指標，該指標是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現(xiàn)期刊質量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志發(fā)文統(tǒng)計

文章名稱引用次數(shù)

  • Deep learning for time series classification: a review130
  • A review on distance based time series classification14
  • Spatial autocorrelation and entropy for renewable energy forecasting13
  • Proximity Forest: an effective and scalable distance-based classifier for time series12
  • Multi-target prediction: a unifying view on problems and methods10
  • Analyzing concept drift and shift from sample data9
  • Time series joins, motifs, discords and shapelets: a unifying view that exploits the matrix profile9
  • Optimizing dynamic time warping's window width for time series data mining applications7
  • Kernel mixture model for probability density estimation in Bayesian classifiers7
  • Speeding up similarity search under dynamic time warping by pruning unpromising alignments7

國家/地區(qū)發(fā)文量

  • USA58
  • France25
  • Australia24
  • CHINA MAINLAND24
  • Belgium18
  • England16
  • GERMANY (FED REP GER)15
  • Italy13
  • Brazil12
  • Finland8

機構發(fā)文發(fā)文量

  • MONASH UNIVERSITY13
  • CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)12
  • UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM11
  • GHENT UNIVERSITY7
  • STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA6
  • UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM6
  • INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON - INSA LYON5
  • UNIVERSIDADE DE SAO PAULO5
  • UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS ASSOCIES5
  • INRIA4

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志社通訊方式

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志通訊方式為：SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。詳細征稿細則請查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導服務，SCI檢索，確保稿件信息安全保密，合乎學術規(guī)范，詳情請咨詢客服。

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