Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery

Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery Q1区

  • 期刊收录:
  • SCIE
  • Scopus
Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现杂志
  • ISSN:

    1942-4787

  • 影响因子:

    6.4

  • 是否综述期刊:

  • 是否预警:

    不在预警名单内

  • 是否OA:

  • jcr分区:

    Q1区

  • 发刊时间:

    0

  • 发刊频率:

  • 中科院大类:

    计算机科学

出版信息
  • 出版国家

    ENGLAND

  • 出版社:

    John Wiley and Sons Inc.

  • 数据库:

    SCIE,Scopus

  • 年发文量:

    31

  • 国人发稿量:

    3.72

  • 自引率:

    -

  • 平均录取率:0
  • 平均审稿周期:12周,或约稿
  • 版面费:US$3950
  • 研究类文章占比35.48%
  • 被引用占比:20.74%
  • 偏重研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
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期刊关键词

SCIEScopusCOMPUTER SCIENCETHEORY & METHODSQ1计算机科学2区计算机:理论方法

期刊简介

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.

WIRES DMKD的目标是(a)通过主要研究人员撰写的一系列评论介绍数据挖掘和知识发现技术的现状,(B)通过纳入从数据挖掘和知识发现的不同角度解决关键主题的文章,捕捉该领域的关键跨学科特色,包括技术、商业、医疗保健教育、政府、社会和文化;(c)通过系统的内容更新计划,抓住数据挖掘和知识发现的快速发展;(d)通过向广大受众介绍该领域的成就和挑战,鼓励积极参与。WIREs DMKD的内容将对高水平的本科生和研究生、学术课程中的教学和研究教授以及工业中的科学家和研究经理有用。

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分区信息

中科院分区(2023年12月最新升级版)
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  • COMPUTER SCIENCE,THEORY & METHODS
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