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Data Mining And Knowledge Discovery

  • ISSN:1384-5810
  • ESSN:1573-756X
  • 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱(chēng):DATA MIN KNOWL DISC
  • 出版地區(qū):NETHERLANDS
  • 出版周期:Bimonthly
  • 研究方向:工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):人工智能
  • 出版年份:1997
  • 語(yǔ)言:English
  • 是否OA:未開(kāi)放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

    計(jì)算機(jī)科學(xué)
  • 中科院分區(qū)

    3區(qū)
  • JCR分區(qū)

    Q2
  • IF影響因子

    2.8
  • 是否預(yù)警

期刊簡(jiǎn)介

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.

中文簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和分發(fā)方面的進(jìn)步催生了對(duì)計(jì)算工具和技術(shù)的需求,以協(xié)助數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn) (KDD) 是一個(gè)快速發(fā)展的研究和應(yīng)用領(lǐng)域,它建立在許多領(lǐng)域的技術(shù)和理論之上,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別和學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、不確定性建模、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和 OLAP、優(yōu)化和高性能計(jì)算。

期刊點(diǎn)評(píng)

Data Mining And Knowledge Discovery創(chuàng)刊于1997年,由Springer US出版商出版,收稿方向涵蓋工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):人工智能全領(lǐng)域,此刊是中等級(jí)別的SCI期刊,所以過(guò)審相對(duì)來(lái)講不是特別難,但是該刊專(zhuān)業(yè)認(rèn)可度不錯(cuò),仍然是一本值得選擇的SCI期刊 。平均審稿速度 約6.0個(gè)月 ,影響因子指數(shù)2.8,該期刊近期沒(méi)有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023年12月升級(jí)版)

大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

名詞解釋?zhuān)?br />中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類(lèi)學(xué)科,然后按照各類(lèi)期刊影響因子分別將每個(gè)類(lèi)別分為四個(gè)區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2022年12月升級(jí)版)

大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月舊的升級(jí)版)

大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月基礎(chǔ)版)

大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月升級(jí)版)

大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2020年12月舊的升級(jí)版)

大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 4區(qū) 4區(qū)

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 98 / 197

50.5%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 105 / 249

58%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 66 / 198

66.92%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 97 / 251

61.55%

名詞解釋?zhuān)?br />WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
10.4 1.813 2.784
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類(lèi):Computer Science 小類(lèi):Computer Networks and Communications Q1 40 / 395

90%

大類(lèi):Computer Science 小類(lèi):Computer Science Applications Q1 93 / 817

88%

大類(lèi):Computer Science 小類(lèi):Information Systems Q1 52 / 394

86%

名詞解釋?zhuān)?br />CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開(kāi)放訪問(wèn): h-index: 年文章數(shù):
未開(kāi)放 87 88
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): 開(kāi)源占比(OA被引用占比):
44.96% 2.8 0.41...
研究類(lèi)文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
98.86% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類(lèi)分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)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

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)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

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱(chēng) 數(shù)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

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱(chēng) 數(shù)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

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱(chēng) 數(shù)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

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免責(zé)聲明

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