數據挖掘和知識發現基本信息 SCIE
數據挖掘和知識發現是一本在計算機科學領域享有國際盛譽的優秀雜志，其國際簡稱為DATA MIN KNOWL DISC，全稱《Data Mining And Knowledge Discovery》，由知名出版機構Springer US主辦并發行。自1997年創刊以來，該雜志一直致力于發表計算機科學領域的專業學術論文，展現獨特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學術交流的重要平臺，更促進了國內外同行間的深入研討與思想碰撞，為計算機科學的發展做出了卓越貢獻。
- 基本信息：
- ISSN：1384-5810
- E-ISSN：1573-756X
- 大類學科：計算機科學
- 研究方向：工程技術 - 計算機：人工智能
- 出版信息：
- 創刊時間：1997
- 出版地區：NETHERLANDS
- 出版周期：Bimonthly
- 出版語言：English
- 評價信息：
- 年發文量：88
- 中科院分區：3區
- JCR分區：Q2
- CiteScore：10.4
數據挖掘和知識發現雜志介紹
數據挖掘和知識發現(Data Mining And Knowledge Discovery)(國際簡稱：DATA MIN KNOWL DISC)是一本專注于計算機科學領域的學術期刊。該期刊由知名的科學出版機構Springer US出版。自1997年創刊以來，該雜志一直致力于推動COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的知識創新和學術交流。雜志的內容豐富，覆蓋了計算機科學的多個子領域，致力于發表計算機科學各子領域的高質量研究。雜志的審稿標準嚴格，并通過同行評審流程確保發表的文章達到學術界的標準。此外，作為計算機科學領域的研究者和專業人士，數據挖掘和知識發現是一個不可或缺的資源，它不僅提供了最新的科研信息，也是了解該領域最新研究動態和趨勢的重要窗口。
近年來，數據挖掘和知識發現的發文機構中，以下機構表現突出，發文數量位于前列：MONASH UNIVERSITY（發文量13篇）、CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)（發文量12篇）、UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM（發文量11篇）、GHENT UNIVERSITY（發文量7篇）、STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA（發文量6篇）、UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM（發文量6篇）、INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON - INSA LYON（發文量5篇）。這些數據反映了上述機構在計算機科學領域的研究活躍度和學術貢獻。
期刊CiteScore指數（2024年最新版）
CiteScore排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 10.4 | 1.813 | 2.784 |
學科類別大類：Computer Science 小類：Computer Networks and Communications |
分區Q1 |
排名40 / 395 |
百分位90% |
| 10.4 | 1.813 | 2.784 |
學科類別大類：Computer Science 小類：Computer Science Applications |
分區Q1 |
排名93 / 817 |
百分位88% |
| 10.4 | 1.813 | 2.784 |
學科類別大類：Computer Science 小類：Information Systems |
分區Q1 |
排名52 / 394 |
百分位86% |
中科院分區
中科院SCI期刊分區2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
|---|---|---|---|
| 否 | 否 |
計算機科學
3區
|
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
3區
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
計算機：信息系統
3區
|
WOS(JCR)分區（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 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 | 收錄子集 | 分區 | 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% |
期刊近年評價數據統計
中科院分區表
影響因子和CiteScore
數據挖掘和知識發現投稿注意事項
數據挖掘和知識發現(Data Mining And Knowledge Discovery)是由Springer US出版商出版的一本專業學術雜志，收稿方向涵蓋計算機科學全領域，在行業領域中學術影響力很大，作為行業內的優秀期刊，數據挖掘和知識發現在學術界享有極高的關注度和專業認可度，是COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究者發表重要學術成果的首選平臺。盡管審稿速度 約6.0個月 ，需要耐心等待，但這也是對學術質量的嚴格把控和尊重。數據挖掘和知識發現近期未被列入任何國際期刊預警名單，其學術嚴謹性和出版標準得到了國際學術界的廣泛認可。對于追求在頂級期刊發表研究成果的學者，我們強烈推薦關注并投稿至數據挖掘和知識發現。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至數據挖掘和知識發現，與全球科研同仁共享您的學術洞見，并推動COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE的進步。
作者在撰寫學術論文時，作者應嚴格遵守以下準則，以提升論文的學術質量和增加其被接受的可能性：
1、科學性與創新性：確保研究具有明確的科學依據，并且提供領域內的新見解或方法。
2、邏輯性：論文結構應清晰，論點連貫，使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。
3、語言準確性：使用規范的科學術語和表達方式，避免語法錯誤和拼寫錯誤，確保語言的專業性和準確性。
4、數據精確性：所有數據必須經過嚴格校驗，包括表格、圖表和計量單位，以確保研究結果的準確性和可信度。
5、文獻引用：優先引用高質量、時效性強的文獻，特別是目標期刊發表的相關文章，這有助于提升論文的學術權威性。
6、避免一稿多投：遵守學術規范，不得同時向多個期刊提交同一篇論文，以免觸犯著作權法并損害個人學術聲譽。
數據挖掘和知識發現文章摘錄
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