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Data Mining And Knowledge Discovery是計算機科學領域的一本優(yōu)秀期刊。由Springer US出版社出版。該期刊主要發(fā)表計算機科學領域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1997年，該期刊主要刊載工程技術-計算機：人工智能及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展，更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準，確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外，該刊同時被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄，并被劃分為中科院SCI3區(qū)期刊，它始終堅持創(chuàng)新，不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果，不斷推動計算機科學領域的進步。
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| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) | 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
| 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 | Q2 | 98 / 197 |
50.5% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 105 / 249 |
58% |
| 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 | 66 / 198 |
66.92% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 97 / 251 |
61.55% |
| 學科類別 | 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% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發(fā)文量 | 48 | 58 | 48 | 59 | 57 | 58 | 70 | 78 | 92 | 88 |
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 58 |
| France | 25 |
| Australia | 24 |
| CHINA MAINLAND | 24 |
| Belgium | 18 |
| England | 16 |
| GERMANY (FED REP GER) | 15 |
| Italy | 13 |
| Brazil | 12 |
| Finland | 8 |
| 機構 | 數(shù)量 |
| MONASH UNIVERSITY | 13 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 12 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 11 |
| GHENT UNIVERSITY | 7 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 6 |
| UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM | 6 |
| INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEES DE LYON - INSA LYON | 5 |
| UNIVERSIDADE DE SAO PAULO | 5 |
| UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS ASSOCIES | 5 |
| INRIA | 4 |
| 文章名稱 | 引用次數(shù) |
| Deep learning for time series classification: a review | 130 |
| A review on distance based time series classification | 14 |
| Spatial autocorrelation and entropy for renewable energy forecasting | 13 |
| Proximity Forest: an effective and scalable distance-based classifier for time series | 12 |
| Multi-target prediction: a unifying view on problems and methods | 10 |
| Analyzing concept drift and shift from sample data | 9 |
| Time series joins, motifs, discords and shapelets: a unifying view that exploits the matrix profile | 9 |
| Optimizing dynamic time warping's window width for time series data mining applications | 7 |
| Kernel mixture model for probability density estimation in Bayesian classifiers | 7 |
| Speeding up similarity search under dynamic time warping by pruning unpromising alignments | 7 |
SCIE
影響因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影響因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影響因子 3
CiteScore 7.7
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