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評(píng)價(jià)信息：
影響因子：2.8
年發(fā)文量：88
《數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)》(Data Mining And Knowledge Discovery)是一本以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能綜合研究為特色的國(guó)際期刊。該刊由Springer US出版商創(chuàng)刊于1997年，刊期Bimonthly。該刊已被國(guó)際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。期刊聚焦工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展，及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果，致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺(tái)。該刊2023年影響因子為2.8。CiteScore指數(shù)值為10.4。
Advances in data gathering, storage, and distribution have created a need for computational tools and techniques to aid in data analysis. Data Mining and Knowledge Discovery in Databases (KDD) is a rapidly growing area of research and application that builds on techniques and theories from many fields, including statistics, databases, pattern recognition and learning, data visualization, uncertainty modelling, data warehousing and OLAP, optimization, and high performance computing.
數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和分發(fā)方面的進(jìn)步催生了對(duì)計(jì)算工具和技術(shù)的需求，以協(xié)助數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn) (KDD) 是一個(gè)快速發(fā)展的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，它建立在許多領(lǐng)域的技術(shù)和理論之上，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別和學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、不確定性建模、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和 OLAP、優(yōu)化和高性能計(jì)算。
《Data Mining And Knowledge Discovery》(數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn))編輯部通訊方式為SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。如果您需要協(xié)助投稿或潤(rùn)稿服務(wù)，您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年，熟悉發(fā)表政策，可為您提供一對(duì)一投稿指導(dǎo)，避免您在投稿時(shí)頻繁碰壁，節(jié)省您的寶貴時(shí)間，有效提升發(fā)表機(jī)率，確保SCI檢索（檢索不了全額退款）。我們視信譽(yù)為生命，多方面確保文章安全保密，在任何情況下都不會(huì)泄露您的個(gè)人信息或稿件內(nèi)容。
2023年12月升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
2022年12月升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
2021年12月舊的升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
2021年12月基礎(chǔ)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
2021年12月升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
2020年12月舊的升級(jí)版
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng) | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
基礎(chǔ)版：即2019年12月17日，正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》；將JCR中所有期刊分為13個(gè)大類,期刊范圍只有SCI期刊。
升級(jí)版：即2020年1月13日，正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級(jí)版（試行）》,升級(jí)版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn)，影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素，也沒(méi)有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(chǔ)版的13個(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè)，科研評(píng)價(jià)將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開(kāi)始，分區(qū)表將只發(fā)布升級(jí)版結(jié)果，不再有基礎(chǔ)版和升級(jí)版之分,基礎(chǔ)版和升級(jí)版（試行）將過(guò)渡共存三年時(shí)間。
JCR分區(qū)等級(jí)：Q2
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 98 / 197 |
50.5% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 105 / 249 |
58% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 66 / 198 |
66.92% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 97 / 251 |
61.55% |
| Gold OA文章占比 | 研究類文章占比 | 文章自引率 |
| 44.96% | 98.86% | 0.04... |
| 開(kāi)源占比 | 出版國(guó)人文章占比 | OA被引用占比 |
| 0.41... | 0.08 | 0.15... |
名詞解釋：JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過(guò)對(duì)期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分，JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對(duì)位置，從而幫助科研人員準(zhǔn)確識(shí)別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數(shù) | ||||||||||||||||
| 10.4 | 1.813 | 2.784 |
|
名詞解釋：CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)的全新期刊評(píng)價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年（含計(jì)算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫(kù)Scopus，適用于所有連續(xù)出版物，而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過(guò) 26000 種期刊，比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
歷年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
歷年IF值(影響因子)
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量
歷年自引數(shù)據(jù)
2019-2021年國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
| 國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 58 |
| France | 25 |
| Australia | 24 |
| CHINA MAINLAND | 24 |
| Belgium | 18 |
| England | 16 |
| GERMANY (FED REP GER) | 15 |
| Italy | 13 |
| Brazil | 12 |
| Finland | 8 |
2019-2021年機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
| 機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
| MONASH UNIVERSITY | 13 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIF... | 12 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 11 |
| GHENT UNIVERSITY | 7 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 6 |
| UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM | 6 |
| INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEE... | 5 |
| UNIVERSIDADE DE SAO PAULO | 5 |
| UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS... | 5 |
| INRIA | 4 |
2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)
| 文章引用名稱 | 引用次數(shù) |
| Deep learning for time series classifica... | 130 |
| A review on distance based time series c... | 14 |
| Spatial autocorrelation and entropy for ... | 13 |
| Proximity Forest: an effective and scala... | 12 |
| Multi-target prediction: a unifying view... | 10 |
| Analyzing concept drift and shift from s... | 9 |
| Time series joins, motifs, discords and ... | 9 |
| Optimizing dynamic time warping's window... | 7 |
| Kernel mixture model for probability den... | 7 |
| Speeding up similarity search under dyna... | 7 |
2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)
| 被引用期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE ACCESS | 267 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 83 |
| INFORM SCIENCES | 63 |
| EXPERT SYST APPL | 58 |
| NEUROCOMPUTING | 50 |
| KNOWL INF SYST | 46 |
| SENSORS-BASEL | 44 |
| KNOWL-BASED SYST | 33 |
| PATTERN RECOGN | 33 |
| SOFT COMPUT | 32 |
2019-2021年引用數(shù)據(jù)
| 引用期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J MACH LEARN RES | 87 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 83 |
| MACH LEARN | 57 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 43 |
| PATTERN RECOGN | 32 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 30 |
| INFORM SCIENCES | 26 |
| BIOINFORMATICS | 24 |
| J AM STAT ASSOC | 24 |
| KNOWL INF SYST | 23 |
中科院分區(qū)：1區(qū)
影響因子：7.7
審稿周期：約Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 約2.7個(gè)月 約7.8周
中科院分區(qū)：1區(qū)
影響因子：8.1
審稿周期：約Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 約4.1個(gè)月 約6.8周
中科院分區(qū)：3區(qū)
影響因子：3.3
審稿周期：約17.72天 11 Weeks
中科院分區(qū)：1區(qū)
影響因子：98.4
審稿周期： 約3月
中科院分區(qū)：2區(qū)
影響因子：5.8
審稿周期： 約2.4個(gè)月 約7.6周
中科院分區(qū)：2區(qū)
影響因子：5.1
審稿周期： 約1.9個(gè)月 約2.7周
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