Data Mining And Knowledge Discovery

Data Mining And Knowledge Discovery SCIE

数据挖掘和知识发现  国际简称:DATA MIN KNOWL DISC

  • 计算机科学 大类学科
  • COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 小类学科
  • 3区 中科院分区
  • Q2 JCR分区

Data Mining And Knowledge Discovery(数据挖掘和知识发现杂志)是由Springer US出版社主办的一本以计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE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1997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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE在分析和实践中的理论、研究和应用。

杂志介绍

  • ISSN:1384-5810

    E-ISSN:1573-756X

    出版商:Springer US

  • 出版语言:English

    出版地区:NETHERLANDS

    出版周期:Bimonthly

  • 是否OA:未开放

    是否预警:否

    创刊时间:1997

  • 年发文量:88

    影响因子:2.8

    研究类文章占比:98.86%

    Gold OA文章占比:44.96%

    H-index:87

    出版国人文章占比:0.08

    出版撤稿文章占比:

    开源占比:0.41...

    文章自引率:0.0416...

《Data Mining And Knowledge Discovery》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10.4,最新影响因子为2.8,SJR指数为1.813,SNIP指数为2.784。

期刊Data Mining And Knowledge Discovery近年评价数据趋势图

中科院SCI期刊分区大类分区趋势图
期刊自引率趋势图
期刊CiteScore趋势图
期刊影响因子趋势图
期刊年发文量趋势图

期刊CiteScore指数统计(2024年最新版)

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
10.4 1.813 2.784
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 40 / 395

90%

大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 93 / 817

88%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 52 / 394

86%

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。

期刊WOS(JCR)分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 98 / 197

50.5%

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 105 / 249

58%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 66 / 198

66.92%

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 97 / 251

61.55%

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

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
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
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
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
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
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
3区 3区

2021年12月基础版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术 3区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统
3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
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
3区 3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
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

投稿提示

Data Mining And Knowledge Discovery(中文译名数据挖掘和知识发现杂志)是一本专注于工程技术,计算机:人工智能领域的国际期刊,致力于为全球COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的研究者提供一个高质量的学术交流平台。该期刊ISSN:1384-5810,E-ISSN:1573-756X,出版周期Bimonthly。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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE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6.0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,Data Mining And Knowledge Discovery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Data Mining And Knowledge Discovery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。

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期刊发文分析

机构发文量统计
机构 发文量
MONASH UNIVERSITY 13
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... 12
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 11
GHENT UNIVERSITY 7
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA 6
UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM 6
INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES ... 5
UNIVERSIDADE DE SAO PAULO 5
UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS A... 5
INRIA 4
国家 / 地区发文量统计
国家 / 地区 发文量
USA 58
France 25
Australia 24
CHINA MAINLAND 24
Belgium 18
England 16
GERMANY (FED REP GER) 15
Italy 13
Brazil 12
Finland 8
期刊引用数据次数统计
期刊引用数据 引用次数
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
期刊被引用数据次数统计
期刊被引用数据 引用次数
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
文章引用数据次数统计
文章引用数据 引用次数
Deep learning for time series classificati... 130
A review on distance based time series cla... 14
Spatial autocorrelation and entropy for re... 13
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Multi-target prediction: a unifying view o... 10
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Speeding up similarity search under dynami... 7

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