《Data & Knowledge Engineering》雜志是一本專注于計算機科學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Data & Knowledge Engineering》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Data & Knowledge Engineering》雜志年發文量為：77篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Data & Knowledge Engineering》雜志在中科院的分區為3區，而在JCR的分區為Q2。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Data & Knowledge Engineering》雜志IF影響因子為：2.7。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Data & Knowledge Engineering》雜志簡介

中文簡稱：數據與知識工程
國際標準簡稱：DATA KNOWL ENG
出版商：Elsevier
出版周期：Monthly
出版年份：1985年
出版地區：NETHERLANDS
ISSN：0169-023X
ESSN：1872-6933
研究方向：計算機：人工智能 - 工程技術

數據與知識工程 (DKE) 促進了這兩個相關領域之間的思想交流和互動。DKE 的受眾包括世界各地的研究人員、設計師、管理人員和用戶。該期刊的主要目的是識別、研究和分析這些系統設計和有效使用中的基本原理。

在中科院分區表中，大類學科為計算機科學3區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能4區。

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