《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：2區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：2區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由John Wiley and Sons Inc.?出版，創刊于2011年，出版周期為6 issues/year。

WIREs DMKD 的目標是：(a) 通過一系列由頂尖研究人員撰寫的評論文章介紹數據挖掘和知識發現的最新進展；(b) 通過收錄從數據挖掘和知識發現的不同角度探討關鍵主題的文章來捕捉該領域至關重要的跨學科特色，包括技術、商業、醫療保健、教育、政府、社會和文化等各種應用領域；(c) 通過系統的內容更新計劃來捕捉數據挖掘和知識發現的快速發展；(d) 通過以廣泛受眾易于理解的方式介紹該領域的成就和挑戰，鼓勵人們積極參與該領域。WIREs DMKD 的內容將對高年級本科生和研究生、學術課程的教學和研究教授以及行業中的科學家和研究經理有用。

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為6.4，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：34 / 197，百分位：83%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1，排名：12 / 143，百分位：92%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：77 / 198，百分位：61.36%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2，排名：50 / 143，百分位：65.38%；

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 12周，或約稿 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：22.22%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：22.7，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：31，年發文量：37篇

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