《Vldb Journal》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。

《Vldb Journal》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Vldb Journal》雜志年發文量為：56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：《Vldb Journal》雜志在中科院的分區為2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：《Vldb Journal》雜志IF影響因子為：2.8。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。

《Vldb Journal》雜志簡介

中文簡稱：虛擬圖書館雜志
國際標準簡稱：VLDB J
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版周期：Quarterly
出版年份：1992年
出版地區：GERMANY
ISSN：1066-8888
ESSN：0949-877X
研究方向：工程技術 - 計算機：信息系統

該期刊致力于發表數據管理領域的學術貢獻，例如數據庫系統技術和信息系統，包括其架構和應用。此外，該期刊的范圍僅限于期刊編輯委員會綜合專業知識涵蓋的數據管理領域。

歡迎包含大量理論內容的投稿，但 VLDB 期刊希望此類投稿也包含系統內容。

在數據挖掘方面，該期刊將處理系統問題發揮重要作用的投稿。我們用于確定數據挖掘論文是否在范圍內的因素包括：

投稿針對與數據挖掘相關的系統問題，例如，通過涵蓋與數據庫引擎或其他數據管理功能的集成。

投稿的貢獻建立在（而不是簡單引用）已在數據庫渠道上發表的作品之上，例如 VLDBJ、ACM TODS、PVLDB、ACM SIGMOD、IEEE ICDE、EDBT。

該期刊的編輯委員會對投稿主題擁有必要的專業知識。

缺乏上述或類似特征的傳統獨立數據挖掘論文不在本期刊的范圍內。與上述類似的標準適用于來自其他領域的投稿，例如信息檢索和地理信息系統。

在中科院分區表中，大類學科為計算機科學2區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE計算機：硬件2區。

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