当前位置: 首页 SCI期刊 SCIE期刊 计算机科学 中科院2区 JCRQ1 期刊介绍(非官网)
Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery

Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge DiscoverySCIE

国际简称:WIRES DATA MIN KNOWL  参考译名:Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息:
ISSN:1942-4787
E-ISSN:1942-4795
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地区:ENGLAND
出版商:John Wiley and Sons Inc.
出版语言:English
出版周期:6 issues/year
出版年份:2011
研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
评价信息:
影响因子:6.4
H-index:31
CiteScore指数:22.7
SJR指数:2.147
SNIP指数:3.411
发文数据:
Gold OA文章占比:22.22%
研究类文章占比:27.03%
年发文量:37
自引率:0.0256...
开源占比:0.1221
出版撤稿占比:
出版国人文章占比:0.12
OA被引用占比:0.2074...
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery期刊介绍

The objectives of WIREs DMKD are to (a) present the current state of the art of data mining and knowledge discovery through an ongoing series of reviews written by leading researchers, (b) capture the crucial interdisciplinary flavor of the field by including articles that address the key topics from the differing perspectives of data mining and knowledge discovery, including a variety of application areas in technology, business, healthcare, education, government and society and culture, (c) capture the rapid development of data mining and knowledge discovery through a systematic program of content updates, and (d) encourage active participation in this field by presenting its achievements and challenges in an accessible way to a broad audience. The content of WIREs DMKD will be useful to upper-level undergraduate and postgraduate students, to teaching and research professors in academic programs, and to scientists and research managers in industry.

期刊简介Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery期刊介绍

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》自2011出版以来,是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进计算机科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道计算机科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2024年最新版)Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery Cite Score数据

  • CiteScore:22.7
  • SJR:2.147
  • SNIP:3.411
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:General Computer Science Q1 5 / 232

98%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊:是 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 2区 2区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery JCR分区

2023-2024 年最新版
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 34 / 197

83%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 12 / 143

92%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 77 / 198

61.36%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 50 / 143

65.38%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • USA31
  • CHINA MAINLAND27
  • Spain16
  • GERMANY (FED REP GER)13
  • Australia12
  • England12
  • India10
  • Italy8
  • Turkey7
  • Brazil6

投稿常见问题

通讯方式:ONE MONTGOMERY ST, SUITE 1200, SAN FRANCISCO, USA, CA, 94104。