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Data Mining And Knowledge Discovery

Data Mining And Knowledge Discovery SCIE

數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)雜志

中科院分區(qū):3區(qū) JCR分區(qū):Q2 預(yù)計(jì)審稿周期: 約6.0個(gè)月

《Data Mining And Knowledge Discovery》是一本由Springer US出版商出版的計(jì)算機(jī)科學(xué)國(guó)際刊物,國(guó)際簡(jiǎn)稱為DATA MIN KNOWL DISC,中文名稱數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。該刊創(chuàng)刊于1997年,出版周期為Bimonthly。 《Data Mining And Knowledge Discovery》2023年影響因子為2.8,被收錄于國(guó)際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE。

ISSN:1384-5810
研究方向:工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能
是否預(yù)警:否
E-ISSN:1573-756X
出版地區(qū):NETHERLANDS
Gold OA文章占比:44.96%
語(yǔ)言:English
是否OA:未開(kāi)放
OA被引用占比:0.1533...
出版商:Springer US
出版周期:Bimonthly
影響因子:2.8
創(chuàng)刊時(shí)間:1997
年發(fā)文量:88
雜志簡(jiǎn)介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計(jì) 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導(dǎo)航

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志簡(jiǎn)介

《Data Mining And Knowledge Discovery》重點(diǎn)專注發(fā)布工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能領(lǐng)域的新研究,旨在促進(jìn)和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識(shí)。鼓勵(lì)該領(lǐng)域研究者詳細(xì)地發(fā)表他們的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)研究和理論結(jié)果。該雜志創(chuàng)刊至今,在工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能領(lǐng)域,有較高影響力,對(duì)來(lái)稿文章質(zhì)量要求較高,稿件投稿過(guò)審難度較大。歡迎廣大同領(lǐng)域研究者投稿該雜志。

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)(2023年12月升級(jí)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(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2022年12月升級(jí)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(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月舊的升級(jí)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(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(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) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月升級(jí)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(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2020年12月舊的升級(jí)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(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計(jì)算機(jī):信息系統(tǒng) 4區(qū) 4區(qū)
中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
影響因子趨勢(shì)圖

中科院JCR分區(qū):中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù))是中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo),一般而言,發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文,通常被認(rèn)為是該學(xué)科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子:是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報(bào)告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù),現(xiàn)已成為國(guó)際上通用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo),不僅是一種測(cè)度期刊有用性和顯示度的指標(biāo),而且也是測(cè)度期刊的學(xué)術(shù)水平,乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)(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 Q2 98 / 197

50.5%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 105 / 249

58%

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 66 / 198

66.92%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 97 / 251

61.55%

Data Mining And Knowledge Discovery CiteScore 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)(2024年最新版)

  • CiteScore:10.4
  • SJR:1.813
  • SNIP:2.784

CiteScore 排名

學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Computer Networks and Communications Q1 40 / 395

90%

大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 93 / 817

88%

大類:Computer Science 小類:Information Systems Q1 52 / 394

86%

CiteScore趨勢(shì)圖
年發(fā)文量趨勢(shì)圖

CiteScore:是由Elsevier2016年發(fā)布的一個(gè)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標(biāo),該指標(biāo)是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的,都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標(biāo),給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志發(fā)文統(tǒng)計(jì)

文章名稱引用次數(shù)

  • Deep learning for time series classification: a review130
  • A review on distance based time series classification14
  • Spatial autocorrelation and entropy for renewable energy forecasting13
  • Proximity Forest: an effective and scalable distance-based classifier for time series12
  • Multi-target prediction: a unifying view on problems and methods10
  • Analyzing concept drift and shift from sample data9
  • Time series joins, motifs, discords and shapelets: a unifying view that exploits the matrix profile9
  • Optimizing dynamic time warping's window width for time series data mining applications7
  • Kernel mixture model for probability density estimation in Bayesian classifiers7
  • Speeding up similarity search under dynamic time warping by pruning unpromising alignments7

國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量

  • USA58
  • France25
  • Australia24
  • CHINA MAINLAND24
  • Belgium18
  • England16
  • GERMANY (FED REP GER)15
  • Italy13
  • Brazil12
  • Finland8

機(jī)構(gòu)發(fā)文發(fā)文量

  • MONASH UNIVERSITY13
  • CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)12
  • UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM11
  • GHENT UNIVERSITY7
  • STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA6
  • UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM6
  • INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON - INSA LYON5
  • UNIVERSIDADE DE SAO PAULO5
  • UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS ASSOCIES5
  • INRIA4

Data Mining And Knowledge Discovery 雜志社通訊方式

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志通訊方式為:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。詳細(xì)征稿細(xì)則請(qǐng)查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導(dǎo)服務(wù),SCI檢索,確保稿件信息安全保密,合乎學(xué)術(shù)規(guī)范,詳情請(qǐng)咨詢客服。

免責(zé)聲明

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