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《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志目前處于幾區?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:34:02 360人看過

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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。

《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志是一本國際期刊,由MDPI AG?出版,

《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》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4,顯示出其在學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區:Q2

按JIF指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:64 / 197,百分位:67.8%;COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q2,排名:45 / 169,百分位:73.7%;ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q2,排名:100 / 352,百分位:71.7%;

按JCI指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2,排名:81 / 198,百分位:59.34%;COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q2,排名:72 / 169,百分位:57.69%;ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q2,排名:140 / 354,百分位:60.59%;

《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 7 Weeks ,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:100.00%,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):8.5,進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發文量:92篇

CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
8.5 0 1.822
學科 分區 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Engineering (miscellaneous) Q1 14 / 151

91%

大類:Engineering 小類:Artificial Intelligence Q1 63 / 301

79%

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。

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