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《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志好發表嗎?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:28:41 150人看過

《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志發表難度因多種因素而異,以下是具體分析:

《國際數據挖掘建模與管理雜志》是一個專注于數據挖掘、建模以及管理領域的學術期刊。盡管搜索結果中沒有直接提供關于這本雜志的詳細背景信息,但可以推測這本期刊可能涵蓋了數據挖掘與建模的理論和實踐,以及相關管理方法和技術的研究。數據挖掘作為當今數字化世界中的關鍵技術,在商業決策、科學研究等多個領域發揮著重要作用 。

這本雜志可能會發布關于數據采集、數據探索、數據預處理、建立數學模型和模型評價等方面的論文,這些內容是數據挖掘與建模完整流程的重要組成部分 。此外,考慮到數據挖掘領域的快速發展,該雜志可能還會關注新興的數據挖掘技術、算法、以及它們在不同領域的應用案例。

發表難度

影響因子與分區:《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志的影響因子為0.4,屬于JCR分區Q4區,較高的影響因子和較好的分區表明其在學術界具有較高的影響力和認可度,因此對稿件的質量要求也相對較高,發表難度較大。

歷年IF值(影響因子):

WOS分區(數據版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q4 195 / 197

1.3%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q4 197 / 198

0.76%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學術信息的重要數據庫,Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分,根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區中,最后的劃分結果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質量最高。

審稿周期預計:平均審稿速度 ,審稿周期也體現了編輯部對稿件質量的嚴格把關。

發表建議

提前準備:根據審稿周期,建議作者提前規劃好研究和寫作進度,以便有足夠的時間進行修改和補充。同時,可以關注《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志的約稿信息,如果能夠獲得約稿機會,發表的可能性會更大。

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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