Gold OA文章占比:2.15%
OA被引用占比:0
開源占比:0.0061
研究類文章占比:98.33%
國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱:ACM T KNOWL DISCOV D
人氣 1335
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS領(lǐng)域的English學(xué)術(shù)期刊,創(chuàng)刊于2006年,由Association for Computing Machinery (ACM)出版商出版,出版周期4 issues/year。該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS等領(lǐng)域,旨在及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地報(bào)道國(guó)內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS工作者在該領(lǐng)域的科學(xué)研究等工作中取得的經(jīng)驗(yàn)、科研成果、技術(shù)革新、學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)等。該刊已被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,在中科院最新升級(jí)版分區(qū)表中,該刊分區(qū)信息為大類學(xué)科計(jì)算機(jī)科學(xué)3區(qū),2023年影響因子為4。
TKDD welcomes papers on a full range of research in the knowledge discovery and analysis of diverse forms of data. Such subjects include, but are not limited to: scalable and effective algorithms for data mining and big data analysis, mining brain networks, mining data streams, mining multi-media data, mining high-dimensional data, mining text, Web, and semi-structured data, mining spatial and temporal data, data mining for community generation, social network analysis, and graph structured data, security and privacy issues in data mining, visual, interactive and online data mining, pre-processing and post-processing for data mining, robust and scalable statistical methods, data mining languages, foundations of data mining, KDD framework and process, and novel applications and infrastructures exploiting data mining technology including massively parallel processing and cloud computing platforms. TKDD encourages papers that explore the above subjects in the context of large distributed networks of computers, parallel or multiprocessing computers, or new data devices. TKDD also encourages papers that describe emerging data mining applications that cannot be satisfied by the current data mining technology.
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 計(jì)算機(jī):軟件工程 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 計(jì)算機(jī):軟件工程 | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 計(jì)算機(jī):軟件工程 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
工程技術(shù) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 計(jì)算機(jī):軟件工程 | 4區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 計(jì)算機(jī):軟件工程 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
計(jì)算機(jī)科學(xué) | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 計(jì)算機(jī):軟件工程 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) | 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū):中科院分區(qū)是SCI期刊分區(qū)的一種,是由中國(guó)科學(xué)院國(guó)家科學(xué)圖書館制定出來的分區(qū)。主要有兩個(gè)版本,即基礎(chǔ)版和升級(jí)版。2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表推出了升級(jí)版,實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)版和升級(jí)版的并存過渡;升級(jí)版是對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),將期刊由基礎(chǔ)版的13個(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè),科研評(píng)價(jià)將更加明確。
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 62 / 249 |
75.3%
|
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 21 / 131 |
84.4%
|
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 60 / 251 |
76.29%
|
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 23 / 131 |
82.82%
|
JCR分區(qū):JCR(Journal Citation Reports)由科睿唯安公司(前身為湯森路透)開發(fā)。JCR沒有設(shè)置大類,只將期刊分為176個(gè)具體學(xué)科,也就是中科院分區(qū)中的小類學(xué)科?;诓煌瑢W(xué)科的當(dāng)年影響因子高低進(jìn)行排序,將期刊的數(shù)量均勻分為四個(gè)部分,Q1區(qū)代表學(xué)科分類中影響因子排名前25%的期刊,以此類推,Q2區(qū)為前25%-50%期刊,Q3區(qū)為前50%-75%期刊,Q4區(qū)為75%以后期刊。
CiteScore排名:
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Computer Science 小類:General Computer Science | Q1 | 43 / 232 |
81%
|
CiteScore值計(jì)算方式:例如2024公布的CiteScore是將統(tǒng)計(jì)在 2020年-2023年間年所發(fā)表文章的引用次數(shù)除以在 2020年-2023年間所發(fā)表的發(fā)文總數(shù)。
CiteScore數(shù)據(jù)來源:是由全球著名學(xué)術(shù)出版商Elsevier(愛思唯爾)基于其Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)推出的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)。CiteScore指數(shù)以四年區(qū)間為基準(zhǔn)來計(jì)算每本期刊的平均被引用次數(shù),并提供期刊領(lǐng)域排名、期刊分區(qū)的相關(guān)信息,它的作用是測(cè)量期刊的篇均影響力。
近年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
近年IF值(影響因子)趨勢(shì)圖
影響因子:是美國(guó)科學(xué)信息研究所(ISI)的期刊引證報(bào)告(JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù)。指的是某一期刊的文章在特定年份或時(shí)期被引用的頻率,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。自1975年以來,每年定期發(fā)布于“期刊引證報(bào)告”(JCR)。
機(jī)構(gòu)名稱 | 發(fā)文量 |
TSINGHUA UNIVERSITY | 11 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYS... | 10 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 9 |
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK... | 8 |
UNIVERSITY OF ILLINOIS SYSTE... | 8 |
ZHEJIANG UNIVERSITY | 7 |
UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 6 |
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY | 5 |
PEKING UNIVERSITY | 5 |
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSIT... | 5 |
國(guó)家/地區(qū) | 發(fā)文量 |
USA | 97 |
CHINA MAINLAND | 93 |
Australia | 21 |
GERMANY (FED REP GER) | 12 |
Italy | 12 |
France | 9 |
Singapore | 9 |
England | 8 |
Brazil | 6 |
Canada | 6 |
文章引用名稱 | 引用次數(shù) |
High-Utility Itemset Mining ... | 30 |
Self-Adaptive Particle Swarm... | 26 |
Time Series Classification w... | 22 |
A Survey of Parallel Sequent... | 21 |
Tensor Completion Algorithms... | 12 |
Local Spectral Clustering fo... | 10 |
Outcome-Oriented Predictive ... | 10 |
ABRA: Approximating Betweenn... | 9 |
Emerging Trends in Personali... | 7 |
Collaborative Filtering with... | 6 |
被引用期刊名稱 | 數(shù)量 |
IEEE ACCESS | 118 |
ACM T KNOWL DISCOV D | 60 |
KNOWL-BASED SYST | 34 |
NEUROCOMPUTING | 29 |
INFORM SCIENCES | 28 |
IEEE T KNOWL DATA EN | 23 |
DATA MIN KNOWL DISC | 20 |
MULTIMED TOOLS APPL | 19 |
PATTERN RECOGN | 19 |
PHYSICA A | 18 |
引用期刊名稱 | 數(shù)量 |
ACM T KNOWL DISCOV D | 60 |
IEEE T KNOWL DATA EN | 58 |
J MACH LEARN RES | 54 |
IEEE T PATTERN ANAL | 45 |
PATTERN RECOGN | 26 |
KNOWL INF SYST | 23 |
PROC VLDB ENDOW | 23 |
MACH LEARN | 21 |
NEUROCOMPUTING | 20 |
IEEE T NEUR NET LEAR | 19 |
1、建議稿件控制10頁(yè)以上,文章撰寫語言為英語;(單欄格式,單倍行距,內(nèi)容10號(hào)字體,文稿類型包含:原創(chuàng)研究(Original Research)、案例報(bào)告(Case Report)、文獻(xiàn)綜述(Literature Review)等;文件格式包含word、PDF、LaTeX等。
2、稿件重復(fù)率控制10%以內(nèi),論文務(wù)必保證原創(chuàng)性、圖標(biāo)、公式、引文等要素齊備,保證附屬資料的完整。已發(fā)表或引用過度的文章將不會(huì)被出版和檢索,禁止一稿多投,拒絕抄襲、機(jī)械性的稿件。
3、稿件必須有較好的英語表達(dá)水平,有圖,有表,有公式,有數(shù)據(jù)或設(shè)計(jì),有算法(方案,模型),實(shí)驗(yàn),仿真等;參考文獻(xiàn)控制25條以上,參考文獻(xiàn)引用一半以上控制在近5年以內(nèi)。
圖片和圖表要求:1、建議使用TIFF、EPS、JPEG格式 ,TIFF格式 使用LZW壓縮。
2、文件大小最大不超過20MB,不要以單個(gè)文件的形式上傳數(shù)據(jù)。
3、彩色圖片的分辨率≥300dpi;黑白圖片的分辨率在≥500dpi;line art圖片類型的分辨率≥1000dpi;色彩模式建議采用RGB,除非期刊注明要CMYK。
4、線條不要細(xì)于0.25pt,也不能太粗,超過1.5pt,過細(xì)或過粗都影響美觀。
5、表格一般和manuscrript放置在一個(gè)word文檔里部分期刊 需要單獨(dú)上傳表格。
作者信息:1、包括作者姓名、最高學(xué)位,作者單位(精確到部門),郵箱,地址,郵編,關(guān)鍵詞,內(nèi)容,總結(jié),項(xiàng)目基金,參考文獻(xiàn),作者相片+簡(jiǎn)介(一定要確保作者信息準(zhǔn)確無誤,提交稿件之后這部分不能再作改動(dòng))。
更多征稿細(xì)則請(qǐng)查閱雜志社征稿要求。本站專注期刊咨詢服務(wù)十年,確保SCI檢索,稿件信息安全保密,合乎學(xué)術(shù)規(guī)范不成功不收費(fèi),詳情請(qǐng)咨詢客服。
2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701
若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)
中科院分區(qū) 3區(qū)