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《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:51:31 423人看過

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領域,此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領域中學術影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 約3.0個月 ,影響因子指數(shù)4。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單,廣大學者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 44 120
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
2.15% 4 0.00...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預警名單(試行)》名單:
98.33% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)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

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
TSINGHUA UNIVERSITY 11
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 10
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 9
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... 8
UNIVERSITY OF ILLINOIS SYSTEM 8
ZHEJIANG UNIVERSITY 7
UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA 6
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 5
PEKING UNIVERSITY 5
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 5

近年引用統(tǒng)計:

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

近年被引用統(tǒng)計:

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

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
High-Utility Itemset Mining with... 30
Self-Adaptive Particle Swarm Opt... 26
Time Series Classification with ... 22
A Survey of Parallel Sequential ... 21
Tensor Completion Algorithms in ... 12
Local Spectral Clustering for Ov... 10
Outcome-Oriented Predictive Proc... 10
ABRA: Approximating Betweenness ... 9
Emerging Trends in Personality I... 7
Collaborative Filtering with Top... 6

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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