《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志查重率過高通常很難過審，論文的重復率是一個重要的考量因素，不同的期刊要求不一樣，通常來說，SCI論文查重率一般建議低于15%或者20%以下，投稿都比較安全。總的來說，保持論文的原創性和獨特性是關鍵。

該雜志是國際知名的學術出版物，對論文的原創性和學術質量有著極高的要求。查重率過高往往被視為學術不端行為的一種表現，如抄襲或過度引用他人成果，這嚴重違反了學術誠信原則。

如果查重率過高，常會采取以下措施：

1、直接拒稿：對于查重率明顯超標的論文，SCI期刊往往會直接拒絕接受其發表。這是為了保護學術界的原創性和誠信，避免抄襲等學術不端行為的傳播。

2、要求修改并重審：在某些情況下，如果論文的查重率雖然較高，但其中存在合理的引用和解釋，期刊編輯部可能會要求作者進行修改并重審。然而，這種情況相對較少，且修改后的論文仍需滿足期刊的原創性要求。

因此，投稿前最好使用專業查重工具檢測并優化重復內容。

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志（ISSN: 1384-5810，ESSN：1573-756X）是一本專注于工程技術 - 計算機：人工智能的國際SCI期刊，由Springer US出版，創刊于1997年，出版周期為Bimonthly。

該雜志主要發表由領域內專家撰寫的短篇文章，旨在以簡明易懂的方式呈現計算機：人工智能的最新研究進展，特別適合尚未深入該領域的科研人員閱讀。

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志在工程技術 - 計算機：人工智能領域具有較高的學術影響力，最新影響因子為2.8。

JCR分區為Q2（ 按JIF指標學科分區中學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：98 / 197，百分位：50.5%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：105 / 249，百分位：58%； 按JCI指標學科分區中學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：66 / 198，百分位：66.92%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：97 / 251，百分位：61.55%； ）。

CiteScore為10.4，(CiteScore排名為大類：Computer Science，小類：Computer Networks and Communications，分區：Q1，排名：40 / 395，百分位：90%； 大類：Computer Science，小類：Computer Science Applications，分區：Q1，排名：93 / 817，百分位：88%； 大類：Computer Science，小類：Information Systems，分區：Q1，排名：52 / 394，百分位：86%； )

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志是一本歷史悠久、聲譽良好的計算機科學期刊，以其高質量、易讀性和前沿性在學術界占據重要地位。