Data Mining And Knowledge Discovery-影响因子2.8-首页

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Data Mining And Knowledge Discovery 杂志简介

《Data Mining And Knowledge Discovery》重点专注发布工程技术-计算机：人工智能领域的新研究，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，在工程技术-计算机：人工智能领域，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。

Data Mining And Knowledge Discovery 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	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统	3区 3区	否	否

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	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统	3区 3区	否	否

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	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统	3区 3区	否	否

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	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统	3区 3区	否	否

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	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统	3区 3区	否	否

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	3区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统	4区 4区	否	否

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。

Data Mining And Knowledge Discovery 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%
学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS	SCIE	Q2	105 / 249	58%

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	66 / 198	66.92%
学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS	SCIE	Q2	97 / 251	61.55%

Data Mining And Knowledge Discovery CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：10.4
SJR：1.813
SNIP：2.784

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Computer Science 小类：Computer Networks and Communications	Q1	40 / 395	90%
大类：Computer Science 小类：Computer Science Applications	Q1	93 / 817	88%
大类：Computer Science 小类：Information Systems	Q1	52 / 394	86%

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。

Data Mining And Knowledge Discovery 杂志发文统计

文章名称引用次数
Deep learning for time series classification: a review130
A review on distance based time series classification14
Spatial autocorrelation and entropy for renewable energy forecasting13
Proximity Forest: an effective and scalable distance-based classifier for time series12
Multi-target prediction: a unifying view on problems and methods10
Analyzing concept drift and shift from sample data9
Time series joins, motifs, discords and shapelets: a unifying view that exploits the matrix profile9
Optimizing dynamic time warping's window width for time series data mining applications7
Kernel mixture model for probability density estimation in Bayesian classifiers7
Speeding up similarity search under dynamic time warping by pruning unpromising alignments7
国家/地区发文量
USA58
France25
Australia24
CHINA MAINLAND24
Belgium18
England16
GERMANY (FED REP GER)15
Italy13
Brazil12
Finland8
机构发文发文量
MONASH UNIVERSITY13
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)12
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM11
GHENT UNIVERSITY7
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA6
UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM6
INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON - INSA LYON5
UNIVERSIDADE DE SAO PAULO5
UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS ASSOCIES5
INRIA4

Data Mining And Knowledge Discovery 杂志社通讯方式

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