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Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery杂志

Gold OA文章占比:22.22%

OA被引用占比:0.2074...

开源占比:0.1221

研究类文章占比:27.03%

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

国际标准简称:WIRES DATA MIN KNOWL

人气 404

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》是一本专注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的English学术期刊,创刊于2011年,由John Wiley and Sons Inc.出版商出版,出版周期6 issues/year。该刊发文范围涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等领域,旨在及时、准确、全面地报道国内外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在该领域的科学研究等工作中取得的经验、科研成果、技术革新、学术动态等。该刊已被SCIE数据库收录,在中科院JCR最新升级版分区表中,该刊分区信息为大类学科计算机科学2区,2023年影响因子为6.4。

  • 2区

    中科院分区
  • Q1

    JCR分区
  • SCIE

    期刊收录
  • 是否预警
ISSN:1942-4787
出版地区:ENGLAND
出版周期:6 issues/year
E-ISSN:1942-4795
创刊时间:2011
出版语言:English
是否OA开放访问:未开放
研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
影响因子:6.4
年发文量:37
出版商:John Wiley and Sons Inc.
平均审稿速度: 12周,或约稿

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery期刊简介

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.

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery中科院分区

中科院分区2023年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 2区 2区

中科院分区2022年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 2区 2区

中科院分区2021年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 2区 3区

中科院分区2021年12月基础版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 3区 2区

中科院分区2021年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 2区 3区

中科院分区2020年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 2区 2区

中科院分区:中科院分区是SCI期刊分区的一种,是由中国科学院国家科学图书馆制定出来的分区。主要有两个版本,即基础版和升级版。2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表推出了升级版,实现了基础版和升级版的并存过渡;升级版是对基础版的延续和改进,将期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。

JCR分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 34 / 197
83%
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143
92%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 77 / 198
61.36%
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143
65.38%

JCR分区:JCR(Journal Citation Reports)由科睿唯安公司(前身为汤森路透)开发。JCR没有设置大类,只将期刊分为176个具体学科,也就是中科院分区中的小类学科。基于不同学科的当年影响因子高低进行排序,将期刊的数量均匀分为四个部分,Q1区代表学科分类中影响因子排名前25%的期刊,以此类推,Q2区为前25%-50%期刊,Q3区为前50%-75%期刊,Q4区为75%以后期刊。

CiteScore 指数(2024年最新版)

  • CiteScore:22.7
  • SJR:2.147
  • SNIP:3.411

CiteScore排名:

学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:General Computer Science Q1 5 / 232
98%

CiteScore值计算方式:例如2024公布的CiteScore是将统计在 2020年-2023年间年所发表文章的引用次数除以在 2020年-2023年间所发表的发文总数。

CiteScore数据来源:是由全球著名学术出版商Elsevier(爱思唯尔)基于其Scopus数据库推出的期刊评价指标。CiteScore指数以四年区间为基准来计算每本期刊的平均被引用次数,并提供期刊领域排名、期刊分区的相关信息,它的作用是测量期刊的篇均影响力。

其它数据分析对比

近年中科院分区趋势图

近年IF值(影响因子)趋势图

影响因子:是美国科学信息研究所(ISI)的期刊引证报告(JCR)中的一项数据。指的是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。自1975年以来,每年定期发布于“期刊引证报告”(JCR)。

发文统计(统计区间:2023年-2024年)

机构名称 发文量
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLO... 5
UNIVERSIDAD DE CORDOBA 5
SWINBURNE UNIVERSITY OF TECH... 4
AIN SHAMS UNIVERSITY 3
ERCIYES UNIVERSITY 3
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLO... 3
HELMHOLTZ ASSOCIATION 3
INESC 3
KU LEUVEN 3
LA TROBE UNIVERSITY 3
国家/地区 发文量
USA 31
CHINA MAINLAND 27
Spain 16
GERMANY (FED REP GER) 13
Australia 12
England 12
India 10
Italy 8
Turkey 7
Brazil 6
文章引用名称 引用次数
Deep learning for sentiment ... 99
Ensemble learning: A survey 90
Causability and explainabili... 59
Hyperparameters and tuning s... 53
Deep learning for remote sen... 31
Anomaly detection by robust ... 17
A survey of incremental high... 16
Performance evaluation in no... 15
Recent trends in machine lea... 11
A survey on educational proc... 11
被引用期刊名称 数量
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
引用期刊名称 数量
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

投稿注意事项

文章要求:

1、建议稿件控制10页以上,文章撰写语言为英语;(单栏格式,单倍行距,内容10号字体,文稿类型包含:原创研究(Original Research)、案例报告(Case Report)、文献综述(Literature Review)等;文件格式包含word、PDF、LaTeX等。

2、稿件重复率控制10%以内,论文务必保证原创性、图标、公式、引文等要素齐备,保证附属资料的完整。已发表或引用过度的文章将不会被出版和检索,禁止一稿多投,拒绝抄袭、机械性的稿件。

3、稿件必须有较好的英语表达水平,有图,有表,有公式,有数据或设计,有算法(方案,模型),实验,仿真等;参考文献控制25条以上,参考文献引用一半以上控制在近5年以内。

图片和图表要求:

1、建议使用TIFF、EPS、JPEG格式 ,TIFF格式 使用LZW压缩。

2、文件大小最大不超过20MB,不要以单个文件的形式上传数据。

3、彩色图片的分辨率≥300dpi;黑白图片的分辨率在≥500dpi;line art图片类型的分辨率≥1000dpi;色彩模式建议采用RGB,除非期刊注明要CMYK。

4、线条不要细于0.25pt,也不能太粗,超过1.5pt,过细或过粗都影响美观。

5、表格一般和manuscrript放置在一个word文档里部分期刊 需要单独上传表格。

作者信息:

1、包括作者姓名、最高学位,作者单位(精确到部门),邮箱,地址,邮编,关键词,内容,总结,项目基金,参考文献,作者相片+简介(一定要确保作者信息准确无误,提交稿件之后这部分不能再作改动)。

更多征稿细则请查阅杂志社征稿要求。本站专注期刊投稿服务十年,确保SCI检索,稿件信息安全保密,合乎学术规范不成功不收费,详情请咨询客服。

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