《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》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。

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志年發文量為：120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：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志在中科院的分區為3區，而在JCR的分區為Q1。

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：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志IF影響因子為：4。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。

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志簡介

中文簡稱：從數據中發現知識的 Acm 交易
國際標準簡稱：ACM T KNOWL DISCOV D
出版商：Association for Computing Machinery (ACM)
出版周期：4 issues/year
出版年份：2006年
出版地區：UNITED STATES
ISSN：1556-4681
ESSN：1556-472X
研究方向：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS - COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING

TKDD 歡迎關于知識發現和分析各種不同形式數據的各種研究的論文。這些主題包括但不限于：可擴展且有效的數據挖掘和大數據分析算法、挖掘腦網絡、挖掘數據流、挖掘多媒體數據、挖掘高維數據、挖掘文本、Web 和半結構化數據、挖掘空間和時間數據、社區生成的數據挖掘、社交網絡分析和圖形結構化數據、數據挖掘中的安全和隱私問題、可視化、交互式和在線數據挖掘、數據挖掘的預處理和后處理、穩健且可擴展的統計方法、數據挖掘語言、數據挖掘的基礎、KDD 框架和流程，以及利用數據挖掘技術（包括大規模并行處理和云計算平臺）的新型應用程序和基礎設施。TKDD 鼓勵在大型分布式計算機網絡、并行或多處理計算機或新數據設備的背景下探索上述主題的論文。TKDD 還鼓勵描述當前數據挖掘技術無法滿足的新興數據挖掘應用的論文。

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, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統3區。

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