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數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志

Data Analysis and Knowledge Discovery

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數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)信息

  • 影響因子:1.2

期刊導(dǎo)航:

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志,月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:專題、研究論文等。于1980年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

  • 主管單位:中國科學(xué)院
  • 審稿周期:1-3個月
  • 周期:月刊
  • 主辦單位:中國科學(xué)院文獻情報中心
  • 創(chuàng)刊:1980年
  • 出版地區(qū):北京
  • 國際刊號:2096-3467
  • 曾用名:現(xiàn)代圖書情報技術(shù);計算機與圖...
  • 語言:中文
  • 國內(nèi)刊號:10-1478/G2
  • 類別:信息科技
  • 全年訂價:¥1180.00
  • 現(xiàn)用名:數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)
  • 郵編:100190
主要欄目:

數(shù)學(xué)圖書館 知識組織與知識管理情報分析與研究 應(yīng)用實踐 動態(tài)特邀專欄金融證券管理企業(yè)信息管理技術(shù)

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雜志特色CONTRIBUTE

<一>摘要的字?jǐn)?shù)要求在200字左右,要中英文對應(yīng)。內(nèi)容包含研究的目的、方法、結(jié)果和結(jié)論。

<二>作者簡介:姓名,出生年,性別,籍貫,單位(大小單位都要寫清,如:安徽大學(xué)外語學(xué)院)及所在省市、郵編,職稱或?qū)W位。

<三>本刊對于所有稿件,無論選用與否,將奉上審稿意見。對于沒有采用的文章,歡迎作者在認(rèn)真修改后再投,本刊將在同等質(zhì)量下保證優(yōu)先刊發(fā)。截稿后1個月內(nèi)未收到錄用信息,作者可另投他刊。

<四>標(biāo)題應(yīng)具有高度概括性(鼓勵同時提供作者自擬的英文標(biāo)題);較長的稿件可以使用多級小標(biāo)題,但盡量不超過三個層級。

<五>參考文獻應(yīng)在文中引用處依次標(biāo)注,文后參考文獻表著錄項目應(yīng)齊全、格式應(yīng)規(guī)范(可參考我刊或其他刊物)。

期刊介紹INTRODUCTION

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志,月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:專題、研究論文等。于1980年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志廣泛吸納計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、情報科學(xué)以及數(shù)字科研、數(shù)字教育和數(shù)字文化等領(lǐng)域的技術(shù)與方法,研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的語義計算、內(nèi)容分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、智能管理和決策支持等方面的技術(shù)、方法等。

歷史收錄INDEXED INFORMATION

中文核心期刊要目總覽19921996200020042008201120172020

中文社會科學(xué)引文索引20102012-20132014-20152017-20182019-20202021-2022

中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫2017-20182019-20202021-20222023-2024

中國科技核心期刊2016201720182019202020212022

中國人文社會科學(xué)期刊AMI綜合評價報告20182022

期刊文獻LITERATURE

網(wǎng)絡(luò)地圖用戶訪問會話時空特征分析

作者:李茹; 李銳; 蔣捷; 吳華意 2019年第06期

大眾性問答社區(qū)答案質(zhì)量排序方法研究

作者:易明; 張婷婷 2019年第06期

TensorFlow 2.0 Beta

作者:本刊訊 2019年第06期

面向知識重用的設(shè)計過程知識語義表示研究

作者:傅柱; 王曰芬; 丁緒輝 2019年第06期

基于多視圖協(xié)同的政策文本可視化研究

作者:楊亞楠; 趙文輝; 張健; 譚珅; 張貝貝 2019年第06期

統(tǒng)計數(shù)據(jù)CONTRIBUTE

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志學(xué)術(shù)成果和影響因子

雜志學(xué)術(shù)成果

雜志影響因子

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志年度被引次數(shù)報告

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

本刊文章見刊的年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次數(shù)

25 129 193 191 145 156 149 129 116 41

被本刊自己引用的次數(shù)

8 24 27 16 12 10 10 6 3 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.018 0.1108 0.2496 0.3871 0.4914 0.6036 0.7108 0.8036 0.8871 0.9165

本刊文章見刊的年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次數(shù)

94 180 209 183 154 154 134 106 123 89

被本刊自己引用的次數(shù)

78 52 35 30 11 14 15 1 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0596 0.1739 0.3065 0.4226 0.5203 0.618 0.703 0.7703 0.8484 0.9048

本刊文章見刊的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次數(shù)

38 186 233 200 161 140 119 104 78 93

被本刊自己引用的次數(shù)

8 32 29 16 8 15 7 8 2 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0246 0.1452 0.2962 0.4258 0.5301 0.6209 0.698 0.7654 0.8159 0.8762

本刊文章見刊的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次數(shù)

20 174 265 217 175 143 147 138 108 66

被本刊自己引用的次數(shù)

3 33 38 20 8 12 13 7 4 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0119 0.1155 0.2734 0.4026 0.5068 0.592 0.6796 0.7618 0.8261 0.8654

本刊文章見刊的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次數(shù)

24 140 221 255 184 169 112 103 146 68

被本刊自己引用的次數(shù)

4 31 22 22 12 13 7 9 4 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0143 0.0976 0.2292 0.381 0.4905 0.5911 0.6577 0.719 0.806 0.8464

本刊文章見刊的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次數(shù)

11 119 193 234 213 145 178 134 90 148

被本刊自己引用的次數(shù)

9 18 17 18 14 7 5 2 2 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0064 0.0754 0.1875 0.3233 0.4469 0.5311 0.6344 0.7121 0.7644 0.8503

本刊文章見刊的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次數(shù)

28 156 208 150 191 194 111 134 73 78

被本刊自己引用的次數(shù)

2 38 22 16 11 9 4 4 3 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0168 0.1105 0.2354 0.3255 0.4402 0.5568 0.6234 0.7039 0.7477 0.7946

本刊文章見刊的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2019年的被引次數(shù)

39 190 237 197 137 159 175 106 127 60

被本刊自己引用的次數(shù)

5 33 27 26 9 23 16 6 2 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0217 0.1273 0.259 0.3685 0.4447 0.5331 0.6304 0.6893 0.7599 0.7932

本刊文章見刊的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2020年的被引次數(shù)

44 273 260 211 171 140 108 116 63 105

被本刊自己引用的次數(shù)

6 37 34 21 10 3 4 5 3 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0238 0.1716 0.3124 0.4266 0.5192 0.595 0.6535 0.7163 0.7504 0.8073

本刊文章見刊的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2021年的被引次數(shù)

95 299 396 215 182 124 99 90 95 49

被本刊自己引用的次數(shù)

14 30 48 14 19 4 6 6 4 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0471 0.1953 0.3917 0.4983 0.5885 0.65 0.6991 0.7437 0.7908 0.8151

本刊文章見刊的年份

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

在2022年的被引次數(shù)

75 367 353 337 209 145 114 87 73 90

被本刊自己引用的次數(shù)

9 39 43 27 13 8 6 3 5 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0343 0.2023 0.3638 0.5181 0.6137 0.6801 0.7323 0.7721 0.8055 0.8467

常見問題CONTRIBUTE

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更多問題CONTRIBUTE

用戶評價(不代表本站觀點)

duwangj** 回復(fù)
2024-09-28 18:48:17

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志的服務(wù)態(tài)度很不錯,審稿速度挺快的,有時晚上竟還收到編輯的郵件可見編輯非常的敬業(yè),態(tài)度也很好!為了縮短整個流程,建議仔細(xì)閱讀格式,內(nèi)容創(chuàng)新,文章精煉。

maohaiy** 回復(fù)
2024-01-24 15:34:05

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志編輯部非常負(fù)責(zé),認(rèn)真核對論文與意見接受申訴,重新送外審,評審較認(rèn)真,審稿人水平很高,細(xì)節(jié)問題也很關(guān)注,意見也比較實際,這次的流程很正規(guī)。最后復(fù)審錄用。總之,很好的一個雜志。

huangxi** 回復(fù)
2023-12-21 15:27:37

一般數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志都是兩個審稿人都返回意見了才退修,而我是第一個審稿人審?fù)昃拖刃薷牧艘淮紊蟼骱笤偎偷诙€審稿人。不知道是不是一開始有其他審稿人拒審或者其它原因,不過編輯方面沒有什么毛病,人很不錯,給了一些意見就錄用了

jiangwa** 回復(fù)
2023-10-30 19:46:18

不是第一次投數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志了,審稿速度很快,核心雜志難度比較大,但是編輯效率高,速度快,前后不到三個月時間,要求描述詳盡,這是我投稿經(jīng)驗,對待專家提出的意見,一定認(rèn)真修改。

yanglia** 回復(fù)
2023-07-14 15:27:34

審稿速度很快,一個月多一點專家意見返回了,是小修,改回之后很快就收到了采用通知,個人感覺效率很高,評審意見中對論文的一些細(xì)節(jié)都提出了很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?,反而對于文章的?nèi)容和結(jié)論都沒有改動和質(zhì)疑的地方。

liucang** 回復(fù)
2022-12-12 17:53:06

《數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)》的編輯很認(rèn)真,期間對一些細(xì)節(jié)問題電話溝通了幾次修改,編輯對文中標(biāo)點都進行了詳細(xì)的修改,態(tài)度也挺好,個人覺得文章只要有創(chuàng)新點、新穎就可以,即使拒稿也沒什么,專家提的意見還是比較中肯的,希望對大家有用吧。

評論

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