Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data（从数据中发现知识的 Acm 交易杂志）是由Association for Computing Machinery (ACM)出版社主办的一本以计算机科学-COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS为研究方向，OA非开放（Not Open Access）的国际优秀期刊。旨在帮助发展和壮大计算机科学及相关学科的各个方面。该期刊接受多种不同类型的文章。本刊出版语言为English，创刊于2006年。自创刊以来，已被SCIE（科学引文索引扩展板）等国内外知名检索系统收录。该杂志发表了高质量的论文，重点介绍了COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS在分析和实践中的理论、研究和应用。
ISSN：1556-4681
E-ISSN：1556-472X
出版商：Association for Computing Machinery (ACM)
出版语言：English
出版地区：UNITED STATES
出版周期：4 issues/year
是否OA：未开放
是否预警：否
创刊时间：2006
年发文量：120
影响因子：4
研究类文章占比：98.33%
Gold OA文章占比：2.15%
H-index：44
出版国人文章占比：0.27
出版撤稿文章占比：
开源占比：0.00...
文章自引率：0.0555...
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》是一份国际优秀期刊，为计算机科学领域的研究人员和从业者提供科学论坛。该期刊涵盖了计算机科学及相关学科的所有方面，包括基础和应用研究，使读者能够获得来自世界各地的最新、前沿的研究。该期刊欢迎涉及计算机科学领域的原创理论、方法、技术和重要应用的稿件，并刊载了涉及计算机科学领域的相关栏目：综述、论著、述评、论著摘要等。所有投稿都有望达到高标准的科学严谨性，并为推进该领域的科研知识传播做出贡献。该期刊最新CiteScore值为6.7，最新影响因子为4，SJR指数为1.303，SNIP指数为1.733。
CiteScore指标的应用非常广泛，以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平，是学术界常用的期刊评价指标之一。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||
| 6.7 | 1.303 | 1.733 |
|
CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标，以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持，以四年为一个时段，连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说，CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子（IF）有所不同。例如，在影响因子的计算中，分子是来自所有文章的引用次数，包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章，而分母则不包括这些非研究性文章。然而，在CiteScore的计算中，分子和分母都包括这些非研究性文章。因此，如果这些非研究性文章比较多，由于分母较大，相较于影响因子，CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外，CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊，比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 62 / 249 |
75.3% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 21 / 131 |
84.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 60 / 251 |
76.29% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 23 / 131 |
82.82% |
WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标，分区越靠前一般代表期刊质量越好，发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类，然后以影响因子为标准平均分为四个等级：Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。
中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类，以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好，发文难度也越高。
2023年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
计算机：软件工程
3区
3区
|
2022年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
计算机：软件工程
3区
3区
|
2021年12月旧的升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
计算机：软件工程
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
3区
4区
|
2021年12月基础版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 工程技术 3区 |
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
计算机：软件工程
4区
3区
|
2021年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
计算机：软件工程
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
3区
4区
|
2020年12月旧的升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
计算机：软件工程
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
3区
4区
|
Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data(中文译名从数据中发现知识的 Acm 交易杂志)是一本专注于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS,COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING领域的国际期刊，致力于为全球COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS领域的研究者提供一个高质量的学术交流平台。该期刊ISSN：1556-4681，E-ISSN：1556-472X，出版周期4 issues/year。在中科院的大类学科分类中，该期刊属于计算机科学范畴，而在小类学科中，它主要涵盖了COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS这一领域。编辑部诚挚邀请广大计算机科学领域的专家学者投稿，内容可以涵盖计算机科学的综合研究、实践应用、创新成果等方面。同时，我们也欢迎学者们就相关主题进行简短的交流和评论，以促进学术界的互动与合作。为了保证期刊的质量，审稿周期预计为 约3.0个月 。在此期间，编辑部将对所有投稿进行严格的同行评审，以确保发表的文章具有较高的学术价值和实用性。
值得一提的是，Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data近期并未被列入国际期刊预警名单，这意味着其学术质量和影响力得到了广泛认可。该期刊为计算机科学领域的学者提供了一个优质的学术交流平台。因此，关注并投稿至Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data无疑是一个明智的选择，这将有助于提升您的学术声誉和研究成果的传播。
多年来，我们专注于期刊投稿服务，能够为您分析推荐目标期刊。凭借多年来丰富的投稿经验和专业指导，我们有效助力提升录用几率。点击以下按钮即可免费咨询。
投稿咨询| 机构 | 发文量 |
| TSINGHUA UNIVERSITY | 11 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 10 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 9 |
| STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SUNY) SYSTEM | 8 |
| UNIVERSITY OF ILLINOIS SYSTEM | 8 |
| ZHEJIANG UNIVERSITY | 7 |
| UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 6 |
| CARNEGIE MELLON UNIVERSITY | 5 |
| PEKING UNIVERSITY | 5 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 5 |
| 国家 / 地区 | 发文量 |
| USA | 97 |
| CHINA MAINLAND | 93 |
| Australia | 21 |
| GERMANY (FED REP GER) | 12 |
| Italy | 12 |
| France | 9 |
| Singapore | 9 |
| England | 8 |
| Brazil | 6 |
| Canada | 6 |
| 期刊引用数据 | 引用次数 |
| ACM T KNOWL DISCOV D | 60 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 58 |
| J MACH LEARN RES | 54 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 45 |
| PATTERN RECOGN | 26 |
| KNOWL INF SYST | 23 |
| PROC VLDB ENDOW | 23 |
| MACH LEARN | 21 |
| NEUROCOMPUTING | 20 |
| IEEE T NEUR NET LEAR | 19 |
| 期刊被引用数据 | 引用次数 |
| IEEE ACCESS | 118 |
| ACM T KNOWL DISCOV D | 60 |
| KNOWL-BASED SYST | 34 |
| NEUROCOMPUTING | 29 |
| INFORM SCIENCES | 28 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 23 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 20 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 19 |
| PATTERN RECOGN | 19 |
| PHYSICA A | 18 |
| 文章引用数据 | 引用次数 |
| High-Utility Itemset Mining with Effective... | 30 |
| Self-Adaptive Particle Swarm Optimization ... | 26 |
| Time Series Classification with HIVE-COTE:... | 22 |
| A Survey of Parallel Sequential Pattern Mi... | 21 |
| Tensor Completion Algorithms in Big Data A... | 12 |
| Local Spectral Clustering for Overlapping ... | 10 |
| Outcome-Oriented Predictive Process Monito... | 10 |
| ABRA: Approximating Betweenness Centrality... | 9 |
| Emerging Trends in Personality Identificat... | 7 |
| Collaborative Filtering with Topic and Soc... | 6 |
若用户需要出版服务，请联系出版商：2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。
