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評(píng)價(jià)信息:
影響因子:0.4
年發(fā)文量:20
《國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘建模與管理雜志》(International Journal Of Data Mining Modelling And Management)是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE綜合研究為特色的國(guó)際期刊。該刊由Inderscience Publishers出版商該刊已被國(guó)際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE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0.4。CiteScore指數(shù)值為1.1。
The International Journal of Data Mining Modeling and Management is an academic journal dedicated to the fields of data mining, modeling, and management. Although the search results do not directly provide detailed background information about this journal, it can be inferred that this journal may cover the theory and practice of data mining and modeling, as well as research on related management methods and technologies. Data mining, as a key technology in today's digital world, plays an important role in various fields such as business decision-making and scientific research.
This magazine may publish papers on data collection, data exploration, data preprocessing, establishing mathematical models, and model evaluation, which are important components of the complete process of data mining and modeling. In addition, considering the rapid development of the field of data mining, the magazine may also focus on emerging data mining technologies, algorithms, and their application cases in different fields.
《國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘建模與管理雜志》是一個(gè)專(zhuān)注于數(shù)據(jù)挖掘、建模以及管理領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。盡管搜索結(jié)果中沒(méi)有直接提供關(guān)于這本雜志的詳細(xì)背景信息,但可以推測(cè)這本期刊可能涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘與建模的理論和實(shí)踐,以及相關(guān)管理方法和技術(shù)的研究。數(shù)據(jù)挖掘作為當(dāng)今數(shù)字化世界中的關(guān)鍵技術(shù),在商業(yè)決策、科學(xué)研究等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用 。
這本雜志可能會(huì)發(fā)布關(guān)于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立數(shù)學(xué)模型和模型評(píng)價(jià)等方面的論文,這些內(nèi)容是數(shù)據(jù)挖掘與建模完整流程的重要組成部分 。此外,考慮到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的快速發(fā)展,該雜志可能還會(huì)關(guān)注新興的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、算法、以及它們?cè)诓煌I(lǐng)域的應(yīng)用案例。
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JCR分區(qū)等級(jí):Q4
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 | ESCI | Q4 | 195 / 197 |
1.3% |
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 | ESCI | Q4 | 197 / 198 |
0.76% |
Gold OA文章占比 | 研究類(lèi)文章占比 | 文章自引率 |
0.00% | 100.00% | |
開(kāi)源占比 | 出版國(guó)人文章占比 | OA被引用占比 |
名詞解釋?zhuān)?b>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) | ||||||||||||||||
1.1 | 0.17 | 0.216 |
|
名詞解釋?zhuān)?b>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)
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