發(fā)表《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志多久能被SCI數(shù)據(jù)庫收錄？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:34:02 102人看過
通常情況下，《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志發(fā)表的文章被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄的時間沒有固定標準，若想了解詳細、準確的具體情況，建議直接與雜志社取得聯(lián)系或者向在線客服進行咨詢。
多久能被SCI數(shù)據(jù)庫一般可以歸納出以下情況：
論文發(fā)表后到在線時間：SCI論文發(fā)表后，一般需要大約3個月的時間才能在期刊官網(wǎng)上線，這是論文初次對外公開的時間點。
在線后到數(shù)據(jù)庫檢索時間：論文在線后，通常還需要1-3個月的時間才能在Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫中檢索到，這個過程被稱為論文的索引或收錄。
整體時間周期：從投稿到論文被SCI數(shù)據(jù)庫收錄，整個周期大概需要一年左右的時間。具體來說，投稿后可能需要5-6個月收到接收通知，然后經(jīng)過2-3個月論文會在官網(wǎng)上線，再之后2-3個月論文會被WOS數(shù)據(jù)庫收錄。
然而，這個時間周期并不是絕對的，它受到多種因素的影響，如：期刊類型、論文質量、數(shù)據(jù)庫更新等。
《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志已被SCIE國際知名數(shù)據(jù)庫收錄，在JCR分區(qū)中位于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE學科Q2區(qū)COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS學科Q2區(qū)ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC學科Q2區(qū)，在CiteScore評價中位于Engineering學科的Q1區(qū)Engineering學科的Q1區(qū)具有較高的學術影響力，在該領域受到廣泛認可。
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 64 / 197 |
67.8% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 45 / 169 |
73.7% |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 100 / 352 |
71.7% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 81 / 198 |
59.34% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 72 / 169 |
57.69% |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 140 / 354 |
60.59% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息，來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學科領域劃分，根據(jù)這一學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在高分區(qū)中，最后的劃分結果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質量最高。
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 |
|
名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。
作為一本專注于Multiple領域的學術期刊，它致力于發(fā)表高質量的研究論文和為相關領域的研究人員提供重要的學術資源。
《機器學習與知識提取》是一份專注于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)和人工智能領域的國際學術期刊。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，旨在推動這些領域的理論發(fā)展和實際應用。
該期刊覆蓋了機器學習的多個方面，包括但不限于深度學習、聚類分析、分類算法、回歸分析、強化學習以及神經(jīng)網(wǎng)絡等。同時，期刊也關注知識提取和數(shù)據(jù)挖掘技術在生物信息學、醫(yī)學、社會科學、商業(yè)智能等領域的應用，強調從大數(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。雜志的編輯團隊和評審專家來自全球，他們都是各自領域的領軍人物，確保了期刊內容的高質量和創(chuàng)新性。通過嚴格的同行評審，期刊保證了發(fā)表文章的學術價值和科學準確性，為全球的研究人員、工程師、學者以及行業(yè)專家提供了一個分享最新研究成果和前沿技術的平臺。
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