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Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data
  • ISSN:1556-4681

  • E-ISSN:1556-472X

  • H-index指数:44

  • 文章自引率:0.05...

  • 影响因子:4

  • 年发文量:120

  • 研究类文章占比:98.33%

  • 开源占比:0.00...

  • OA被引用占比:

从数据中发现知识的 Acm 交易 SCIE

Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data

  • 国际简称:ACM T KNOWL DISCOV D

  • 出版周期:4 issues/year

  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS - COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING

  • 出版语言:English

  • 创刊时间:2006

  • 是否预警:

  • 出版地区:UNITED STATES

  • 是否 OA:未开放

期刊介绍

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》(《从数据中发现知识的 Acm 交易》)是一本由Association for Computing Machinery (ACM)出版的COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING学术刊物,主要刊载COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING相关领域研究成果与实践,旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。本刊已入选SCIE来源期刊。该刊创刊于2006年,出版周期4 issues/year。2023年发布的影响因子为4。

服务流程:

期刊简介

Magazine introduction

从数据中发现知识的 Acm 交易(Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data)在中科院分区中位于3区,JCR分区位于Q1。审稿速度一般为 约3.0个月 ,且近两年没有被列入国际预警名单,您可以放心投稿。如果您需要投稿指导,可在线咨询我们的客服老师,我们将竭诚为您服务。

TKDD 欢迎关于知识发现和分析各种不同形式数据的各种研究的论文。这些主题包括但不限于:可扩展且有效的数据挖掘和大数据分析算法、挖掘脑网络、挖掘数据流、挖掘多媒体数据、挖掘高维数据、挖掘文本、Web 和半结构化数据、挖掘空间和时间数据、社区生成的数据挖掘、社交网络分析和图形结构化数据、数据挖掘中的安全和隐私问题、可视化、交互式和在线数据挖掘、数据挖掘的预处理和后处理、稳健且可扩展的统计方法、数据挖掘语言、数据挖掘的基础、KDD 框架和流程,以及利用数据挖掘技术(包括大规模并行处理和云计算平台)的新型应用程序和基础设施。TKDD 鼓励在大型分布式计算机网络、并行或多处理计算机或新数据设备的背景下探索上述主题的论文。TKDD 还鼓励描述当前数据挖掘技术无法满足的新兴数据挖掘应用的论文。

中科院SCI分区

Magazine introduction

2023年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 3区 3区

2022年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 3区 3区

2021年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 3区 4区

2021年12月基础版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 3区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 4区 3区

2021年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 3区 4区

2020年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 3区 4区

分区表升级版:旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。升级版有如下优势:一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性;二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可,已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

JCR 分区

Magazine introduction(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 62 / 249

75.3%

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 21 / 131

84.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 60 / 251

76.29%

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q1 23 / 131

82.82%

JCR:JCR没有设置大类,只分为176个具体学科,按当期(1年)的影响因子进行分区;JCR是按照“平均主义”思想,根据刊物IF的高至低平均划分4个区,每个区含有该领域总量25%的期刊。中科院的分区如同社会阶层的金字塔结构,1区只有5%的顶级期刊,2~4区期刊数量也逐层增加,所以中科院的1区和2区杂志很少,杂志质量相对也高,基本都是本领域的顶级期刊。

统计数据

Magazine introduction

影响因子历年变化趋势

CiteScore历年变化趋势

中科院JCR分区历年变化趋势

引文指标和发文量历年变化趋势

自引数据历年变化趋势

影响因子:表示一种杂志的被引用频率,是国际上通用的期刊评价指标,它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标,而且也是测度期刊的学术水平,乃至论文质量的重要指标。

CiteScore:是影响因子最强有力的竞争者,是衡量期刊影响力的一个指标,由爱思维尔于2020年发布,旨在让人们更细致地了解影响力对研究和期刊的意义。

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
6.7 1.303 1.733
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:General Computer Science Q1 43 / 232

81%

TOP期刊

常见问题

Magazine introduction

Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data

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Magazine introduction

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