《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：2區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：2區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由IEEE Computer Society?出版，創刊于1989年，出版周期為Bimonthly。

范圍包括計算機科學、人工智能、電氣工程、計算機工程和其他適當領域的知識和數據工程方面。本論文集提供了一個國際和跨學科的論壇，用于交流知識和數據工程新發展的成果以及這些想法在硬件和軟件中的可行性研究。具體涉及的領域如下：知識與數據工程的領域和領域：(a) 知識型系統和專家系統的知識和數據工程方面，(b) 與知識和數據管理有關的人工智能技術，(c) 知識和數據工程工具和技術，(d) 分布式知識庫和數據庫處理，(e) 實時知識庫和數據庫，(f) 基于知識和數據的系統的架構，(g) 數據管理方法，(h) 數據庫設計和建模，(i) 查詢、設計和實現語言，(j) 完整性、安全性和容錯性，(k) 分布式數據庫控制，(l) 統計數據庫，(m) 這些系統的系統集成和建模，(n) 這些系統的算法，(o) 這些算法的性能評估，(p) 這些系統的數據通信方面，以及 (q) 這些系統的應用。

《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為8.9，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：17 / 197，百分位：91.6%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：5 / 249，百分位：98.2%；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q1，排名：13 / 352，百分位：96.4%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：10 / 198，百分位：95.2%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：7 / 251，百分位：97.41%；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q1，排名：8 / 354，百分位：97.88%；

《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 一般,3-8周 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：15.65%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：11.7，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：148，年發文量：905篇

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