《Machine Learning》雜志好發(fā)表嗎？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:51:02 939人看過
《Machine Learning》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算學(xué)習(xí)方法的國際論壇。該期刊發(fā)表的文章報(bào)告了應(yīng)用于各種學(xué)習(xí)問題的廣泛學(xué)習(xí)方法的實(shí)質(zhì)性成果，包括但不限于：
學(xué)習(xí)問題：分類、回歸、識(shí)別和預(yù)測；問題解決和規(guī)劃；推理和推論；數(shù)據(jù)挖掘；網(wǎng)絡(luò)挖掘；科學(xué)發(fā)現(xiàn)；信息檢索；自然語言處理；設(shè)計(jì)和診斷；視覺和語音感知；機(jī)器人和控制；組合優(yōu)化；游戲；各種工業(yè)、金融和科學(xué)應(yīng)用。
學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（包括學(xué)習(xí)決策和回歸樹、規(guī)則、聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)、概率網(wǎng)絡(luò)和其他統(tǒng)計(jì)模型、歸納邏輯編程、基于案例的方法、集成方法、聚類等）；強(qiáng)化學(xué)習(xí)；基于進(jìn)化的方法；基于解釋的學(xué)習(xí)；類比學(xué)習(xí)方法；自動(dòng)知識(shí)獲取；從指令中學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)模式可視化；集成架構(gòu)中的學(xué)習(xí)；多策略學(xué)習(xí)；多智能體學(xué)習(xí)。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Machine Learning》雜志的影響因子為4.3，屬于JCR分區(qū)Q2區(qū)，中科院分區(qū)中大類學(xué)科計(jì)算機(jī)科學(xué)為3區(qū)， 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計(jì)算機(jī)：人工智能為3區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認(rèn)可度，因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：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 | 54 / 197 |
72.8% |
| 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 | 71 / 198 |
64.39% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預(yù)計(jì)：平均審稿速度 較慢,6-12周 ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴(yán)格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價(jià)值，語言表達(dá)清晰準(zhǔn)確，符合雜志計(jì)算機(jī)：人工智能的格式和要求。
提前準(zhǔn)備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進(jìn)度，以便有足夠的時(shí)間進(jìn)行修改和補(bǔ)充。同時(shí)，可以關(guān)注《Machine Learning》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機(jī)會(huì)，發(fā)表的可能性會(huì)更大。
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