Journal Title:Machine Learning And Knowledge Extraction
Machine Learning and Knowledge Extraction is an international academic journal dedicated to the fields of machine learning, data mining, knowledge discovery, and artificial intelligence. This journal is committed to publishing original research papers, review articles, and case studies, with the aim of promoting theoretical development and practical applications in these fields.
This journal covers multiple aspects of machine learning, including but not limited to deep learning, clustering analysis, classification algorithms, regression analysis, reinforcement learning, and neural networks. At the same time, the journal also focuses on the application of knowledge extraction and data mining techniques in fields such as bioinformatics, medicine, social sciences, and business intelligence, emphasizing the extraction of useful information and patterns from big data to support decision-making and innovative research. The editorial team and review experts of the magazine come from around the world, and they are all leading figures in their respective fields, ensuring the high quality and innovation of the journal content. Through rigorous peer review, the journal ensures the academic value and scientific accuracy of published articles, providing a platform for researchers, engineers, scholars, and industry experts worldwide to share the latest research findings and cutting-edge technologies.
《機器學習與知識提取》是一份專注于機器學習、數據挖掘、知識發現和人工智能領域的國際學術期刊。該刊致力于發表原創性的研究論文、綜述文章和案例研究,旨在推動這些領域的理論發展和實際應用。
該期刊覆蓋了機器學習的多個方面,包括但不限于深度學習、聚類分析、分類算法、回歸分析、強化學習以及神經網絡等。同時,期刊也關注知識提取和數據挖掘技術在生物信息學、醫學、社會科學、商業智能等領域的應用,強調從大數據中提取有用信息和模式,以支持決策制定和創新研究。雜志的編輯團隊和評審專家來自全球,他們都是各自領域的領軍人物,確保了期刊內容的高質量和創新性。通過嚴格的同行評審,期刊保證了發表文章的學術價值和科學準確性,為全球的研究人員、工程師、學者以及行業專家提供了一個分享最新研究成果和前沿技術的平臺。
Machine Learning And Knowledge Extraction由MDPI AG出版商出版,收稿方向涵蓋Multiple全領域,平均審稿速度 7 Weeks ,影響因子指數4,該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單,廣大學者值得一試。
| 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 | Q2 | 64 / 197 |
67.8% |
| 學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 45 / 169 |
73.7% |
| 學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 100 / 352 |
71.7% |
| 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 | Q2 | 81 / 198 |
59.34% |
| 學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 72 / 169 |
57.69% |
| 學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 140 / 354 |
60.59% |
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。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||
| 8.5 | 0 | 1.822 |
|
名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數。引用次數的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。
| 是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數: |
| 開放 | - | 92 |
| Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影響因子(數據來源于搜索引擎): | 開源占比(OA被引用占比): |
| 100.00% | 4 | |
| 研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) | 期刊收錄: | 中科院《國際期刊預警名單(試行)》名單: |
| 88.04% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標和發文量:
歷年自引數據:
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