Data Mining And Knowledge Discovery

Data Mining And Knowledge Discovery SCIE

数据挖掘和知识发现杂志

中科院分区:3区 JCR分区:Q2 预计审稿周期: 约6.0个月

《Data Mining And Knowledge Discovery》是一本由Springer US出版商出版的计算机科学国际刊物,国际简称为DATA MIN KNOWL DISC,中文名称数据挖掘和知识发现。该刊创刊于1997年,出版周期为Bimonthly。 《Data Mining And Knowledge Discovery》2023年影响因子为2.8,被收录于国际知名权威数据库SCIE。

ISSN:1384-5810
研究方向:工程技术-计算机:人工智能
是否预警:否
E-ISSN:1573-756X
出版地区:NETHERLANDS
Gold OA文章占比:44.96%
语言:English
是否OA:未开放
OA被引用占比:0.1533...
出版商:Springer US
出版周期:Bimonthly
影响因子:2.8
创刊时间:1997
年发文量:88
杂志简介 中科院分区 JCR分区 CiteScore 发文统计 通讯方式 相关杂志 期刊导航

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
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
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
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
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
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
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

《Data Mining And Knowledge Discovery》杂志通讯方式为:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。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。

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