《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:56:32 668人看過
《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志收稿范圍涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域，此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊，在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大，專業(yè)度認(rèn)可很高，所以對(duì)原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約6.0個(gè)月 ，影響因子指數(shù)2.8。
該期刊近期沒有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑，提供針對(duì)性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 87 | 88 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 44.96% | 2.8 | 0.41... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 98.86% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計(jì)
2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 58 |
| France | 25 |
| Australia | 24 |
| CHINA MAINLAND | 24 |
| Belgium | 18 |
| England | 16 |
| GERMANY (FED REP GER) | 15 |
| Italy | 13 |
| Brazil | 12 |
| Finland | 8 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
| MONASH UNIVERSITY | 13 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 12 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 11 |
| GHENT UNIVERSITY | 7 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... | 6 |
| UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYST... | 6 |
| INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES A... | 5 |
| UNIVERSIDADE DE SAO PAULO | 5 |
| UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLI... | 5 |
| INRIA | 4 |
近年引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J MACH LEARN RES | 87 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 83 |
| MACH LEARN | 57 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 43 |
| PATTERN RECOGN | 32 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 30 |
| INFORM SCIENCES | 26 |
| BIOINFORMATICS | 24 |
| J AM STAT ASSOC | 24 |
| KNOWL INF SYST | 23 |
近年被引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE ACCESS | 267 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 83 |
| INFORM SCIENCES | 63 |
| EXPERT SYST APPL | 58 |
| NEUROCOMPUTING | 50 |
| KNOWL INF SYST | 46 |
| SENSORS-BASEL | 44 |
| KNOWL-BASED SYST | 33 |
| PATTERN RECOGN | 33 |
| SOFT COMPUT | 32 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì)：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Deep learning for time series cl... | 130 |
| A review on distance based time ... | 14 |
| Spatial autocorrelation and entr... | 13 |
| Proximity Forest: an effective a... | 12 |
| Multi-target prediction: a unify... | 10 |
| Analyzing concept drift and shif... | 9 |
| Time series joins, motifs, disco... | 9 |
| Optimizing dynamic time warping'... | 7 |
| Kernel mixture model for probabi... | 7 |
| Speeding up similarity search un... | 7 |
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