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Machine Learning And Knowledge Extraction

  • ISSN:2504-4990
  • ESSN:
  • 國際標準簡稱:MACH LEARN KNOW EXTR
  • 出版地區(qū):Switzerland
  • 出版周期:
  • 研究方向:Multiple
  • 出版年份:
  • 語言:English
  • 是否OA:開放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

  • 中科院分區(qū)

  • JCR分區(qū)

    Q2
  • IF影響因子

    4
  • 是否預(yù)警

期刊簡介

Journal Title:Machine Learning And Knowledge Extraction

Machine Learning and Knowledge Extraction is an international academic journal dedicated to the fields of machine learning, data mining, knowledge discovery, and artificial intelligence. This journal is committed to publishing original research papers, review articles, and case studies, with the aim of promoting theoretical development and practical applications in these fields.

This journal covers multiple aspects of machine learning, including but not limited to deep learning, clustering analysis, classification algorithms, regression analysis, reinforcement learning, and neural networks. At the same time, the journal also focuses on the application of knowledge extraction and data mining techniques in fields such as bioinformatics, medicine, social sciences, and business intelligence, emphasizing the extraction of useful information and patterns from big data to support decision-making and innovative research. The editorial team and review experts of the magazine come from around the world, and they are all leading figures in their respective fields, ensuring the high quality and innovation of the journal content. Through rigorous peer review, the journal ensures the academic value and scientific accuracy of published articles, providing a platform for researchers, engineers, scholars, and industry experts worldwide to share the latest research findings and cutting-edge technologies.

中文簡介

《機器學(xué)習(xí)與知識提取》是一份專注于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)和人工智能領(lǐng)域的國際學(xué)術(shù)期刊。該刊致力于發(fā)表原創(chuàng)性的研究論文、綜述文章和案例研究,旨在推動這些領(lǐng)域的理論發(fā)展和實際應(yīng)用。

該期刊覆蓋了機器學(xué)習(xí)的多個方面,包括但不限于深度學(xué)習(xí)、聚類分析、分類算法、回歸分析、強化學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。同時,期刊也關(guān)注知識提取和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)、商業(yè)智能等領(lǐng)域的應(yīng)用,強調(diào)從大數(shù)據(jù)中提取有用信息和模式,以支持決策制定和創(chuàng)新研究。雜志的編輯團隊和評審專家來自全球,他們都是各自領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物,確保了期刊內(nèi)容的高質(zhì)量和創(chuàng)新性。通過嚴格的同行評審,期刊保證了發(fā)表文章的學(xué)術(shù)價值和科學(xué)準確性,為全球的研究人員、工程師、學(xué)者以及行業(yè)專家提供了一個分享最新研究成果和前沿技術(shù)的平臺。

期刊點評

Machine Learning And Knowledge Extraction由MDPI AG出版商出版,收稿方向涵蓋Multiple全領(lǐng)域,平均審稿速度 7 Weeks ,影響因子指數(shù)4,該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q2 64 / 197

67.8%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS ESCI Q2 45 / 169

73.7%

學(xué)科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC ESCI Q2 100 / 352

71.7%

按JCI指標學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q2 81 / 198

59.34%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS ESCI Q2 72 / 169

57.69%

學(xué)科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC ESCI Q2 140 / 354

60.59%

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,Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(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。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
8.5 0 1.822
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Engineering (miscellaneous) Q1 14 / 151

91%

大類:Engineering 小類:Artificial Intelligence Q1 63 / 301

79%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經(jīng)過加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進行衡量。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
開放 -- 92
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):
100.00% 4
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(yù)警名單(試行)》名單:
88.04% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(fā)文量:

歷年自引數(shù)據(jù):

更多問題

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