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    Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

    評(píng)價(jià)信息:

    影響因子:6.4

    年發(fā)文量:37

    Wiley 跨學(xué)科評(píng)論——數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn) SCIE

    Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

    《Wiley 跨學(xué)科評(píng)論——數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)》(Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery)是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS綜合研究為特色的國(guó)際期刊。該刊由John Wiley and Sons Inc.出版商創(chuàng)刊于2011年,刊期6 issues/year。該刊已被國(guó)際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺(tái)。該刊2023年影響因子為6.4。CiteScore指數(shù)值為22.7。

    投稿咨詢 加急發(fā)表

    期刊簡(jiǎn)介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間: 12周,或約稿

    The objectives of WIREs DMKD are to (a) present the current state of the art of data mining and knowledge discovery through an ongoing series of reviews written by leading researchers, (b) capture the crucial interdisciplinary flavor of the field by including articles that address the key topics from the differing perspectives of data mining and knowledge discovery, including a variety of application areas in technology, business, healthcare, education, government and society and culture, (c) capture the rapid development of data mining and knowledge discovery through a systematic program of content updates, and (d) encourage active participation in this field by presenting its achievements and challenges in an accessible way to a broad audience. The content of WIREs DMKD will be useful to upper-level undergraduate and postgraduate students, to teaching and research professors in academic programs, and to scientists and research managers in industry.

    WIREs DMKD 的目標(biāo)是:(a) 通過(guò)一系列由頂尖研究人員撰寫(xiě)的評(píng)論文章介紹數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的最新進(jìn)展;(b) 通過(guò)收錄從數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的不同角度探討關(guān)鍵主題的文章來(lái)捕捉該領(lǐng)域至關(guān)重要的跨學(xué)科特色,包括技術(shù)、商業(yè)、醫(yī)療保健、教育、政府、社會(huì)和文化等各種應(yīng)用領(lǐng)域;(c) 通過(guò)系統(tǒng)的內(nèi)容更新計(jì)劃來(lái)捕捉數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的快速發(fā)展;(d) 通過(guò)以廣泛受眾易于理解的方式介紹該領(lǐng)域的成就和挑戰(zhàn),鼓勵(lì)人們積極參與該領(lǐng)域。WIREs DMKD 的內(nèi)容將對(duì)高年級(jí)本科生和研究生、學(xué)術(shù)課程的教學(xué)和研究教授以及行業(yè)中的科學(xué)家和研究經(jīng)理有用。

    《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》(Wiley 跨學(xué)科評(píng)論——數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn))編輯部通訊方式為ONE MONTGOMERY ST, SUITE 1200, SAN FRANCISCO, USA, CA, 94104。如果您需要協(xié)助投稿或潤(rùn)稿服務(wù),您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對(duì)一投稿指導(dǎo),避免您在投稿時(shí)頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時(shí)間,有效提升發(fā)表機(jī)率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽(yù)為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會(huì)泄露您的個(gè)人信息或稿件內(nèi)容。

    中科院分區(qū)

    2023年12月升級(jí)版

    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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 2區(qū) 2區(qū)

    2022年12月升級(jí)版

    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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 2區(qū) 2區(qū)

    2021年12月舊的升級(jí)版

    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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2區(qū) 3區(qū)

    2021年12月基礎(chǔ)版

    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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 3區(qū) 2區(qū)

    2021年12月升級(jí)版

    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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 2區(qū) 3區(qū)

    2020年12月舊的升級(jí)版

    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) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計(jì)算機(jī):理論方法 2區(qū) 2區(qū)
    名詞解釋:

    基礎(chǔ)版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個(gè)大類,期刊范圍只有SCI期刊。

    升級(jí)版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級(jí)版(試行)》,升級(jí)版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒(méi)有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(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。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開(kāi)始,分區(qū)表將只發(fā)布升級(jí)版結(jié)果,不再有基礎(chǔ)版和升級(jí)版之分,基礎(chǔ)版和升級(jí)版(試行)將過(guò)渡共存三年時(shí)間。

    JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

    JCR分區(qū)等級(jí):Q1

    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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 34 / 197

    83%

    學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

    92%

    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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 77 / 198

    61.36%

    學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

    65.38%

    Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
    22.22% 27.03% 0.02...
    開(kāi)源占比 出版國(guó)人文章占比 OA被引用占比
    0.12... 0.12 0.20...

    名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過(guò)對(duì)期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對(duì)位置,從而幫助科研人員準(zhǔn)確識(shí)別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。

    CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

    CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
    22.7 2.147 3.411
    學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
    大類:Computer Science 小類:General Computer Science Q1 5 / 232

    98%

    名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)的全新期刊評(píng)價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年(含計(jì)算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫(kù)Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過(guò) 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

    數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

    歷年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖

    歷年IF值(影響因子)

    歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量

    歷年自引數(shù)據(jù)

    發(fā)文數(shù)據(jù)

    2019-2021年國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

    國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
    USA 31
    CHINA MAINLAND 27
    Spain 16
    GERMANY (FED REP GER) 13
    Australia 12
    England 12
    India 10
    Italy 8
    Turkey 7
    Brazil 6

    2019-2021年機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

    機(jī)構(gòu) 數(shù)量
    INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (I... 5
    UNIVERSIDAD DE CORDOBA 5
    SWINBURNE UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 4
    AIN SHAMS UNIVERSITY 3
    ERCIYES UNIVERSITY 3
    HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 3
    HELMHOLTZ ASSOCIATION 3
    INESC 3
    KU LEUVEN 3
    LA TROBE UNIVERSITY 3

    2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

    文章引用名稱 引用次數(shù)
    Deep learning for sentiment analysis: A ... 99
    Ensemble learning: A survey 90
    Causability and explainability of artifi... 59
    Hyperparameters and tuning strategies fo... 53
    Deep learning for remote sensing image c... 31
    Anomaly detection by robust statistics 17
    A survey of incremental high-utility ite... 16
    Performance evaluation in non-intrusive ... 15
    Recent trends in machine learning for hu... 11
    A survey on educational process mining 11

    2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

    被引用期刊名稱 數(shù)量
    IEEE ACCESS 70
    WIRES DATA MIN KNOWL 32
    EXPERT SYST APPL 25
    INFORM SCIENCES 23
    SENSORS-BASEL 15
    REMOTE SENS-BASEL 13
    APPL SCI-BASEL 12
    WATER-SUI 12
    SCI REP-UK 11
    APPL INTELL 10

    2019-2021年引用數(shù)據(jù)

    引用期刊名稱 數(shù)量
    J MACH LEARN RES 38
    WIRES DATA MIN KNOWL 32
    IEEE T PATTERN ANAL 27
    INFORM SCIENCES 25
    EXPERT SYST APPL 24
    MACH LEARN 24
    PATTERN RECOGN 22
    IEEE T EVOLUT COMPUT 20
    SCIENCE 20
    KNOWL-BASED SYST 19

    相關(guān)期刊

    免責(zé)聲明

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