《Journal Of Machine Learning Research》雜志好發(fā)表嗎？
來(lái)源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:00:39 811人看過(guò)
《Journal Of Machine Learning Research》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志》（JMLR）為機(jī)器學(xué)習(xí)各個(gè)領(lǐng)域的高質(zhì)量學(xué)術(shù)文章的電子版和紙質(zhì)出版提供了一個(gè)國(guó)際論壇。所有已發(fā)表的論文均可在線免費(fèi)獲取。
JMLR 致力于嚴(yán)格而快速的審查。
JMLR 尋求以前未發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)論文，其中包含：
具有可靠經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證的新原理算法，以及理論、心理或生物學(xué)性質(zhì)的論證；
實(shí)驗(yàn)和/或理論研究，對(duì)智能系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)和行為產(chǎn)生新的見(jiàn)解；
現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)用說(shuō)明，闡明了方法的優(yōu)缺點(diǎn)；
新學(xué)習(xí)任務(wù)的形式化（例如，在新的應(yīng)用背景下）和評(píng)估這些任務(wù)表現(xiàn)的方法；
開(kāi)發(fā)新的分析框架，推動(dòng)實(shí)踐學(xué)習(xí)方法的理論研究；
行為或神經(jīng)層面的自然學(xué)習(xí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的計(jì)算模型；或?qū)ΜF(xiàn)有工作進(jìn)行極其出色的調(diào)查。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Journal Of Machine Learning Research》雜志的影響因子為4.3，屬于JCR分區(qū)Q1區(qū)，中科院分區(qū)中大類學(xué)科計(jì)算機(jī)科學(xué)為3區(qū)， 小類學(xué)科AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS自動(dòng)化與控制系統(tǒng)為3區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認(rèn)可度，因此對(duì)稿件的質(zhì)量要求也相對(duì)較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 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：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS | SCIE | Q1 | 21 / 84 |
75.6% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 54 / 197 |
72.8% |
| 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：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS | SCIE | Q2 | 29 / 84 |
66.07% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 74 / 198 |
62.88% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù)，Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預(yù)計(jì)：平均審稿速度 約2月 ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對(duì)稿件質(zhì)量的嚴(yán)格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究?jī)?nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價(jià)值，語(yǔ)言表達(dá)清晰準(zhǔn)確，符合雜志自動(dòng)化與控制系統(tǒng)的格式和要求。
提前準(zhǔn)備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進(jìn)度，以便有足夠的時(shí)間進(jìn)行修改和補(bǔ)充。同時(shí)，可以關(guān)注《Journal Of Machine Learning Research》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機(jī)會(huì)，發(fā)表的可能性會(huì)更大。
聲明：以上內(nèi)容來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)資料，如有不準(zhǔn)確之處，請(qǐng)聯(lián)系我們進(jìn)行修改。
