《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志好發表嗎？
來源：優發表網整理 2024-09-18 11:34:02 360人看過
《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志發表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《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。
發表難度
影響因子與分區：《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的影響因子為4，屬于JCR分區Q2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 | 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。
審稿周期預計：平均審稿速度 7 Weeks ，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《Machine Learning And Knowledge Extraction》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。
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