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Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery SCIE

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

  • ISSN:1942-4787
  • ESSN:1942-4795
  • 國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱:WIRES DATA MIN KNOWL
  • 出版地區(qū):ENGLAND
  • 出版周期:6 issues/year
  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
  • 出版年份:2011
  • 語言:English
  • 是否OA:未開放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

    計算機科學(xué)
  • 中科院分區(qū)

    2區(qū)
  • JCR分區(qū)

    Q1
  • IF影響因子

    6.4
  • 是否預(yù)警

期刊簡介

Journal Title:Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

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.

中文簡介

WIREs DMKD 的目標(biāo)是:(a) 通過一系列由頂尖研究人員撰寫的評論文章介紹數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的最新進(jìn)展;(b) 通過收錄從數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的不同角度探討關(guān)鍵主題的文章來捕捉該領(lǐng)域至關(guān)重要的跨學(xué)科特色,包括技術(shù)、商業(yè)、醫(yī)療保健、教育、政府、社會和文化等各種應(yīng)用領(lǐng)域;(c) 通過系統(tǒng)的內(nèi)容更新計劃來捕捉數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的快速發(fā)展;(d) 通過以廣泛受眾易于理解的方式介紹該領(lǐng)域的成就和挑戰(zhàn),鼓勵人們積極參與該領(lǐng)域。WIREs DMKD 的內(nèi)容將對高年級本科生和研究生、學(xué)術(shù)課程的教學(xué)和研究教授以及行業(yè)中的科學(xué)家和研究經(jīng)理有用。

期刊點評

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery創(chuàng)刊于2011年,由John Wiley and Sons Inc.出版商出版,收稿方向涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)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 12周,或約稿 ,影響因子指數(shù)6.4,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。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023年12月升級版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 2區(qū) 2區(qū)

名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個類別分為四個區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2022年12月升級版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 2區(qū) 2區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月舊的升級版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月基礎(chǔ)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 3區(qū) 2區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月升級版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2020年12月舊的升級版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學(xué) 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 2區(qū) 2區(qū)

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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 34 / 197

83%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

92%

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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 77 / 198

61.36%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

65.38%

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(fù)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
22.7 2.147 3.411
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:General Computer Science Q1 5 / 232

98%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行衡量。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 31 37
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):
22.22% 6.4 0.12...
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:
27.03% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)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 31
CHINA MAINLAND 27
Spain 16
GERMANY (FED REP GER) 13
Australia 12
England 12
India 10
Italy 8
Turkey 7
Brazil 6

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... 5
UNIVERSIDAD DE CORDOBA 5
SWINBURNE UNIVERSITY OF TECHNOLO... 4
AIN SHAMS UNIVERSITY 3
ERCIYES UNIVERSITY 3
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY 3
HELMHOLTZ ASSOCIATION 3
INESC 3
KU LEUVEN 3
LA TROBE UNIVERSITY 3

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)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

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)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

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
Deep learning for sentiment anal... 99
Ensemble learning: A survey 90
Causability and explainability o... 59
Hyperparameters and tuning strat... 53
Deep learning for remote sensing... 31
Anomaly detection by robust stat... 17
A survey of incremental high-uti... 16
Performance evaluation in non-in... 15
Recent trends in machine learnin... 11
A survey on educational process ... 11

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