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

年發文量：《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志年發文量為：88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 Mining And Knowledge Discovery》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 Mining And Knowledge Discovery》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。

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志簡介

中文簡稱：數據挖掘和知識發現
國際標準簡稱：DATA MIN KNOWL DISC
出版商：Springer US
出版周期：Bimonthly
出版年份：1997年
出版地區：NETHERLANDS
ISSN：1384-5810
ESSN：1573-756X
研究方向：工程技術 - 計算機：人工智能

數據收集、存儲和分發方面的進步催生了對計算工具和技術的需求，以協助數據分析。數據庫中的數據挖掘和知識發現 (KDD) 是一個快速發展的研究和應用領域，它建立在許多領域的技術和理論之上，包括統計學、數據庫、模式識別和學習、數據可視化、不確定性建模、數據倉庫和 OLAP、優化和高性能計算。

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3區。

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