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Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery SCIE

Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现杂志

中科院分区：2区 JCR分区：Q1 预计审稿周期： 12周，或约稿

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》是一本由John Wiley and Sons Inc.出版商出版的计算机科学国际刊物，国际简称为WIRES DATA MIN KNOWL，中文名称Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现。该刊创刊于2011年，出版周期为6 issues/year。 《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》2023年影响因子为6.4，被收录于国际知名权威数据库SCIE。

ISSN：1942-4787
研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
是否预警：否
E-ISSN：1942-4795
出版地区：ENGLAND
Gold OA文章占比：22.22%
语言：English
是否OA：未开放
OA被引用占比：0.2074...
出版商：John Wiley and Sons Inc.
出版周期：6 issues/year
影响因子：6.4
创刊时间：2011
年发文量：37
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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

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery 杂志简介

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》重点专注发布COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS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。根据网友分享的投稿经验，平均审稿速度为 12周，或约稿 。该杂志创刊至今，在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS领域，影响力非凡，对来稿文章质量要求很高，稿件投稿过审难度很大，刊登文章的学术水平和编辑质量在同类杂志中均名列前茅。如果你想在该杂志上发表论文，你可以向编辑部提交文章，但文章必须具有重要意义并代表该领域专业的发展。我们欢迎广大同领域的研究者提交投稿。

Wiley Interdisciplinary Reviews-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 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 2区 2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 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 2区 2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 2区 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 2区 3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 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 3区 2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 2区 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 2区 3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 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机：理论方法 2区 2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。

Wiley Interdisciplinary Reviews-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 Q1 34 / 197

83%
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

92%
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 77 / 198

61.36%
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

65.38%

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery CiteScore 评价数据（2024年最新版）

  • CiteScore：22.7
  • SJR：2.147
  • SNIP：3.411

CiteScore 排名

学科类别 分区 排名 百分位
大类：Computer Science 小类：General Computer Science Q1 5 / 232

98%
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。

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery 杂志发文统计

文章名称引用次数

  • Deep learning for sentiment analysis: A survey99
  • Ensemble learning: A survey90
  • Causability and explainability of artificial intelligence in medicine59
  • Hyperparameters and tuning strategies for random forest53
  • Deep learning for remote sensing image classification: A survey31
  • Anomaly detection by robust statistics17
  • A survey of incremental high-utility itemset mining16
  • Performance evaluation in non-intrusive load monitoring: Datasets, metrics, and tools-A review15
  • Recent trends in machine learning for human activity recognition-A survey11
  • A survey on educational process mining11

国家/地区发文量

  • USA31
  • CHINA MAINLAND27
  • Spain16
  • GERMANY (FED REP GER)13
  • Australia12
  • England12
  • India10
  • Italy8
  • Turkey7
  • Brazil6

机构发文发文量

  • INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM)5
  • UNIVERSIDAD DE CORDOBA5
  • SWINBURNE UNIVERSITY OF TECHNOLOGY4
  • AIN SHAMS UNIVERSITY3
  • ERCIYES UNIVERSITY3
  • HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY3
  • HELMHOLTZ ASSOCIATION3
  • INESC3
  • KU LEUVEN3
  • LA TROBE UNIVERSITY3

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery 杂志社通讯方式

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志通讯方式为：ONE MONTGOMERY ST, SUITE 1200, SAN FRANCISCO, USA, CA, 94104。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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