Knowledge Engineering Review-影响因子2.8-首页

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Knowledge Engineering Review 杂志简介

《Knowledge Engineering Review》重点专注发布计算机：人工智能-工程技术领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在计算机：人工智能-工程技术领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

Knowledge Engineering Review 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（2023年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区	否	是

中科院SCI期刊分区（2022年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区	否	是

中科院SCI期刊分区（2021年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区	否	是

中科院SCI期刊分区（2021年12月基础版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	4区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区	否	是

中科院SCI期刊分区（2021年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区	否	是

中科院SCI期刊分区（2020年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
计算机科学	4区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区	否	是

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

Knowledge Engineering Review 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（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	Q2	98 / 197	50.5%

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	Q4	184 / 198	7.32%

Knowledge Engineering Review CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：6.9
SJR：0.769
SNIP：1.002

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Computer Science 小类：Software	Q2	110 / 407	73%
大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence	Q2	109 / 350	69%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Knowledge Engineering Review 杂志发文统计

文章名称引用次数
Data preprocessing in predictive data mining7
Ontologies for Industry 4.04
Leveraging human knowledge in tabular reinforcement learning: a study of human subjects4
Towards adaptive multi-robot systems: self-organization and self-adaptation3
A survey of incentive engineering for crowdsourcing3
Reward shaping for knowledge-based multi-objective multi-agent reinforcement learning3
Ontology visualization methods and tools: a survey of the state of the art3
A review and comparison of ontology-based approaches to robot autonomy2
Review and comparison of Apriori algorithm implementations on Hadoop-MapReduce and Spark2
A comparative study of pivot selection strategies for unsupervised cross-domain sentiment classification2
国家/地区发文量
England20
USA17
Brazil12
Australia11
Taiwan10
Spain8
France7
Italy7
Portugal6
Belgium5
机构发文发文量
GRIFFITH UNIVERSITY7
NATIONAL TAIWAN NORMAL UNIVERSITY7
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)5
VRIJE UNIVERSITEIT BRUSSEL5
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL4
UNIVERSITY OF NEW BRUNSWICK4
AUSTRALIAN CATHOLIC UNIVERSITY3
CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS (CSIC)3
NATL UNIV IRELAND GALWAY3
PRAGUE UNIVERSITY OF ECONOMICS & BUSINESS3

Knowledge Engineering Review 杂志社通讯方式

《Knowledge Engineering Review》杂志通讯方式为：CAMBRIDGE UNIV PRESS, 32 AVENUE OF THE AMERICAS, NEW YORK, USA, NY, 10013-2473。详细征稿细则请查阅杂志社征稿要求。本站可提供SCI投稿辅导服务，SCI检索，确保稿件信息安全保密，合乎学术规范，详情请咨询客服。