國際簡稱:WIRES DATA MIN KNOWL 參考譯名:Wiley 跨學科評論——數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)
主要研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 非預警期刊 審稿周期: 12周,或約稿
《Wiley 跨學科評論——數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)》(Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery)是一本由John Wiley and Sons Inc.出版的以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS為研究特色的國際期刊,發(fā)表該領域相關的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章,及時報道該領域相關理論、實踐和應用學科的最新發(fā)現(xiàn),旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊,近三年沒有被列入預警名單。該期刊享有很高的科學聲譽,影響因子不斷增加,發(fā)行量也同樣高。
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.
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數(shù) | ||||||||
22.7 | 2.147 | 3.411 |
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名詞解釋:CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù),是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年(含計算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。例如,2022年的 CiteScore 計算方法為:2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻數(shù)量 注:文獻類型包括:文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
否 | 是 | 計算機科學 | 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) |
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否 | 是 | 計算機科學 | 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) |
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
否 | 是 | 計算機科學 | 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) |
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否 | 是 | 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) |
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否 | 是 | 計算機科學 | 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) |
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
否 | 是 | 計算機科學 | 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) |
按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 34 / 197 |
83% |
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 12 / 143 |
92% |
按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 77 / 198 |
61.36% |
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 50 / 143 |
65.38% |
Engineering Applications Of Artificial Intelligence
中科院 2區(qū) JCR Q1
Journal Of Intelligent & Fuzzy Systems
中科院 4區(qū) JCR Q3
Journal Of Big Data
中科院 2區(qū) JCR Q1
Cybersecurity
中科院 4區(qū) JCR Q1
Information Technology And Control
中科院 4區(qū) JCR Q3
Internet Of Things
中科院 3區(qū) JCR Q1
Neurocomputing
中科院 2區(qū) JCR Q1
Big Data Mining And Analytics
中科院 1區(qū) JCR Q1
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