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《Data & Knowledge Engineering》雜志好發(fā)表嗎?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:52:09 723人看過

《Data & Knowledge Engineering》雜志是一本專注于計算機科學(xué)領(lǐng)域的期刊,發(fā)表難度因多種因素而異,以下是具體分析:

數(shù)據(jù)與知識工程 (DKE) 促進了這兩個相關(guān)領(lǐng)域之間的思想交流和互動。DKE 的受眾包括世界各地的研究人員、設(shè)計師、管理人員和用戶。該期刊的主要目的是識別、研究和分析這些系統(tǒng)設(shè)計和有效使用中的基本原理。

發(fā)表難度

影響因子與分區(qū):《Data & Knowledge Engineering》雜志的影響因子為2.7,屬于JCR分區(qū)Q2區(qū),中科院分區(qū)中大類學(xué)科計算機科學(xué)為3區(qū), 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能為4區(qū),較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認可度,因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高,發(fā)表難度較大。

歷年IF值(影響因子):

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 101 / 197

49%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 110 / 249

56%

按JCI指標學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 109 / 198

45.2%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q3 143 / 251

43.23%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫,Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)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(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)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(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

審稿周期預(yù)計:平均審稿速度 約12.0個月 ,審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴格把關(guān)。

發(fā)表建議

提高稿件質(zhì)量:確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價值,語言表達清晰準確,符合雜志計算機:人工智能的格式和要求。

提前準備:根據(jù)審稿周期,建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進度,以便有足夠的時間進行修改和補充。同時,可以關(guān)注《Data & Knowledge Engineering》雜志的約稿信息,如果能夠獲得約稿機會,發(fā)表的可能性會更大。

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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Ict Express 4.1 3區(qū)
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