《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志目前處于幾區(qū)？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:34:02 102人看過
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中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學(xué)術(shù)界的地位和影響力，對科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)具有重要的參考價(jià)值，具體如下：
對SCI期刊的評價(jià)：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)評估SCI期刊學(xué)術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。
對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。
對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C(jī)構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)。
對科研人員投稿的指導(dǎo)：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。
《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志是一本國際期刊，由MDPI AG?出版，
《機(jī)器學(xué)習(xí)與知識提取》是一份專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)和人工智能領(lǐng)域的國際學(xué)術(shù)期刊。該刊致力于發(fā)表原創(chuàng)性的研究論文、綜述文章和案例研究，旨在推動(dòng)這些領(lǐng)域的理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用。
該期刊覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的多個(gè)方面，包括但不限于深度學(xué)習(xí)、聚類分析、分類算法、回歸分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。同時(shí)，期刊也關(guān)注知識提取和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)科學(xué)、商業(yè)智能等領(lǐng)域的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)從大數(shù)據(jù)中提取有用信息和模式，以支持決策制定和創(chuàng)新研究。雜志的編輯團(tuán)隊(duì)和評審專家來自全球，他們都是各自領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，確保了期刊內(nèi)容的高質(zhì)量和創(chuàng)新性。通過嚴(yán)格的同行評審，期刊保證了發(fā)表文章的學(xué)術(shù)價(jià)值和科學(xué)準(zhǔn)確性，為全球的研究人員、工程師、學(xué)者以及行業(yè)專家提供了一個(gè)分享最新研究成果和前沿技術(shù)的平臺。
《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志學(xué)術(shù)影響力具體如下：
在學(xué)術(shù)影響力方面，IF影響因子為4，顯示出其在學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力和認(rèn)可度。
JCR分區(qū)：Q2
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：64 / 197，百分位：67.8%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q2，排名：45 / 169，百分位：73.7%；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q2，排名：100 / 352，百分位：71.7%；
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：81 / 198，百分位：59.34%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q2，排名：72 / 169，百分位：57.69%；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q2，排名：140 / 354，百分位：60.59%；
《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的審稿周期預(yù)計(jì)為：平均審稿速度 7 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，這使得更多的研究人員能夠免費(fèi)獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。
該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：
CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：8.5，進(jìn)一步證明了其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力。
年發(fā)文量：92篇
CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||
| 8.5 | 0 | 1.822 |
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名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權(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:每篇文章中來源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。
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