Journal Title:Data Mining And Knowledge Discovery
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.
数据收集、存储和分发方面的进步催生了对帮助数据分析的计算工具和技术的需求。数据库中的数据挖掘和知识发现 (KDD) 是一个快速发展的研究和应用领域,它建立在许多领域的技术和理论之上,包括统计学、数据库、模式识别和学习、数据可视化、不确定性建模、数据仓库和 OLAP,优化和高性能计算。
Data Mining And Knowledge Discovery创刊于1997年,由SPRINGER出版商出版,收稿方向涵盖工程技术 - 计算机:人工智能全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度约6.0个月,影响因子指数2.629,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 | 4区 4区 | 是 | 是 |
名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。
WOS分区等级 | JCR所属学科 | 分区 |
Q2 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | Q2 Q2 |
名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
11.80 | 1.635 | 2.886 |
|
名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。
是否OA开放访问: | h-index: | 年文章数: |
未开放 | 87 | 70 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): | 开源占比(OA被引用占比): |
41.25% | 4.8 | 0.34... |
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) | 期刊收录: | 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单: |
98.91% | SCI、SCIE | 否 |
历年IF值(影响因子):
历年引文指标和发文量:
历年中科院JCR大类分区数据:
历年自引数据:
2019-2021国家/地区发文量统计:
国家/地区 | 数量 |
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机构发文量统计:
机构 | 数量 |
MONASH UNIVERSITY | 13 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 12 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 11 |
GHENT UNIVERSITY | 7 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... | 6 |
UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYST... | 6 |
INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES A... | 5 |
UNIVERSIDADE DE SAO PAULO | 5 |
UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLI... | 5 |
INRIA | 4 |
近年引用统计:
期刊名称 | 数量 |
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 |
近年被引用统计:
期刊名称 | 数量 |
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 |
近年文章引用统计:
文章名称 | 数量 |
Deep learning for time series cl... | 130 |
A review on distance based time ... | 14 |
Spatial autocorrelation and entr... | 13 |
Proximity Forest: an effective a... | 12 |
Multi-target prediction: a unify... | 10 |
Analyzing concept drift and shif... | 9 |
Time series joins, motifs, disco... | 9 |
Optimizing dynamic time warping'... | 7 |
Kernel mixture model for probabi... | 7 |
Speeding up similarity search un... | 7 |
同类学科的其他优质期刊 | 影响因子 | 中科院分区 |
Iet Information Security | 1.068 | 4区 |
Applied Artificial Intelligence | 1.172 | 4区 |
International Journal Of Sensor Networks | 1.428 | 4区 |
International Journal Of Parallel Programming | 1.244 | 4区 |
Computing And Informatics | 0.496 | 4区 |
Cryptography And Communications-discrete-structures Boolean Functions And Sequen | 1.291 | 3区 |
Iet Radar Sonar And Navigation | 1.908 | 4区 |
Applied Soft Computing | 5.472 | 2区 |
Journal Of Network And Systems Management | 2.250 | 3区 |
Studies In Informatics And Control | 2.102 | 4区 |
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