《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)， 分區(qū)：3區(qū)； 小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng)， 分區(qū)：3區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學(xué)術(shù)界的地位和影響力，對(duì)科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)具有重要的參考價(jià)值，具體如下：

對(duì)SCI期刊的評(píng)價(jià)：中科院分區(qū)通過(guò)將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級(jí)，為科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)評(píng)估SCI期刊學(xué)術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說(shuō)明該期刊在學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對(duì)科研人員的成果評(píng)估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評(píng)估其研究成果質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。

對(duì)科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C(jī)構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)。

對(duì)科研人員投稿的指導(dǎo)：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng)領(lǐng)域的國(guó)際期刊，由Association for Computing Machinery (ACM)?出版，創(chuàng)刊于2006年，出版周期為4 issues/year。

TKDD 歡迎關(guān)于知識(shí)發(fā)現(xiàn)和分析各種不同形式數(shù)據(jù)的各種研究的論文。這些主題包括但不限于：可擴(kuò)展且有效的數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析算法、挖掘腦網(wǎng)絡(luò)、挖掘數(shù)據(jù)流、挖掘多媒體數(shù)據(jù)、挖掘高維數(shù)據(jù)、挖掘文本、Web 和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、挖掘空間和時(shí)間數(shù)據(jù)、社區(qū)生成的數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)分析和圖形結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘中的安全和隱私問(wèn)題、可視化、交互式和在線數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理和后處理、穩(wěn)健且可擴(kuò)展的統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)、KDD 框架和流程，以及利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（包括大規(guī)模并行處理和云計(jì)算平臺(tái)）的新型應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施。TKDD 鼓勵(lì)在大型分布式計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、并行或多處理計(jì)算機(jī)或新數(shù)據(jù)設(shè)備的背景下探索上述主題的論文。TKDD 還鼓勵(lì)描述當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無(wú)法滿足的新興數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的論文。

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志學(xué)術(shù)影響力具體如下：

在學(xué)術(shù)影響力方面，IF影響因子為4，顯示出其在計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力和認(rèn)可度。

JCR分區(qū)：Q1

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：62 / 249，百分位：75.3%；COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING中為Q1，排名：21 / 131，百分位：84.4%；

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：60 / 251，百分位：76.29%；COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING中為Q1，排名：23 / 131，百分位：82.82%；

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志的審稿周期預(yù)計(jì)為：平均審稿速度 約3.0個(gè)月 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：2.15%，這使得更多的研究人員能夠免費(fèi)獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：6.7，進(jìn)一步證明了其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力。

H指數(shù)：44，年發(fā)文量：120篇

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