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。
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。
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 |
|
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, 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 | 是 | 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 |
否 | 是 | 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 |
否 | 是 | 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 |
否 | 是 | 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 |
否 | 是 | 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 |
否 | 是 | 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
|
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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投稿咨询机构 | 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 |
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 | 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 | 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 | 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 |
Deep learning for remote sensing image cla... | 31 |
Anomaly detection by robust statistics | 17 |
A survey of incremental high-utility items... | 16 |
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A survey on educational process mining | 11 |
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