Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery SCIE

Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现  国际简称:WIRES DATA MIN KNOWL

  • 计算机科学 大类学科
  • COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 小类学科
  • 2区 中科院分区
  • Q1 JCR分区

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery(Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现杂志)是由John Wiley and Sons Inc.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2011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:1942-4787

    E-ISSN:1942-4795

    出版商:John Wiley and Sons Inc.

  • 出版语言:English

    出版地区:ENGLAND

    出版周期:6 issues/year

  • 是否OA:未开放

    是否预警:否

    创刊时间:2011

  • 年发文量:37

    影响因子:6.4

    研究类文章占比:27.03%

    Gold OA文章占比:22.22%

    H-index:31

    出版国人文章占比:0.12

    出版撤稿文章占比:

    开源占比:0.12...

    文章自引率:0.0256...

《Wiley Interdisciplinary Reviews-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22.7,最新影响因子为6.4,SJR指数为2.147,SNIP指数为3.411。

期刊Wiley Interdisciplinary Reviews-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
22.7 2.147 3.411
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:General Computer Science Q1 5 / 232

98%

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 Q1 34 / 197

83%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

92%

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 77 / 198

61.36%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

65.38%

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 2区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
2区 2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 2区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
2区 2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 2区
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2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 2区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
3区 2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 2区
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2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 2区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法
2区 2区

投稿提示

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery(中文译名Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现杂志)是一本专注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE,COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS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:1942-4787,E-ISSN:1942-4795,出版周期6 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, 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 12周,或约稿 。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,Wiley Interdisciplinary Reviews-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Wiley Interdisciplinary Reviews-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
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT... 5
UNIVERSIDAD DE CORDOBA 5
SWINBURNE UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 4
AIN SHAMS UNIVERSITY 3
ERCIYES UNIVERSITY 3
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 3
HELMHOLTZ ASSOCIATION 3
INESC 3
KU LEUVEN 3
LA TROBE UNIVERSITY 3
国家 / 地区发文量统计
国家 / 地区 发文量
USA 31
CHINA MAINLAND 27
Spain 16
GERMANY (FED REP GER) 13
Australia 12
England 12
India 10
Italy 8
Turkey 7
Brazil 6
期刊引用数据次数统计
期刊引用数据 引用次数
J MACH LEARN RES 38
WIRES DATA MIN KNOWL 32
IEEE T PATTERN ANAL 27
INFORM SCIENCES 25
EXPERT SYST APPL 24
MACH LEARN 24
PATTERN RECOGN 22
IEEE T EVOLUT COMPUT 20
SCIENCE 20
KNOWL-BASED SYST 19
期刊被引用数据次数统计
期刊被引用数据 引用次数
IEEE ACCESS 70
WIRES DATA MIN KNOWL 32
EXPERT SYST APPL 25
INFORM SCIENCES 23
SENSORS-BASEL 15
REMOTE SENS-BASEL 13
APPL SCI-BASEL 12
WATER-SUI 12
SCI REP-UK 11
APPL INTELL 10
文章引用数据次数统计
文章引用数据 引用次数
Deep learning for sentiment analysis: A su... 99
Ensemble learning: A survey 90
Causability and explainability of artifici... 59
Hyperparameters and tuning strategies for ... 53
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