DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY Q2区

期刊收录：
SCIE
Scopus

数据挖掘和知识发现杂志

ISSN：
1384-5810
影响因子：
2.8
是否综述期刊：
否
是否预警：
不在预警名单内
是否OA：
否
jcr分区：
Q2区
发刊时间：
1997
发刊频率：
Bimonthly
中科院大类：
计算机科学

出版信息

出版国家
NETHERLANDS
出版社：
Springer US
数据库：
SCIE,Scopus
年发文量：
92
国人发稿量：
7.36
自引率：
-

平均录取率:0
平均审稿周期:平均6.0个月
版面费:US$2890
研究类文章占比98.91%
被引用占比:15.33%
偏重研究方向:工程技术-计算机：人工智能

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期刊关键词

SCIE Scopus COMPUTER SCIENCE INFORMATION SYSTEMS Q2 计算机科学 3区计算机：信息系统

期刊简介

Advances in data gathering, storage, and distribution have created a need for computational tools and techniques to aid in data analysis. Data Mining and Knowledge Discovery in Databases (KDD) is a rapidly growing area of research and application that builds on techniques and theories from many fields, including statistics, databases, pattern recognition and learning, data visualization, uncertainty modelling, data warehousing and OLAP, optimization, and high performance computing.

数据收集、存储和分发的进步已经产生了对计算工具和技术的需求，以帮助数据分析。数据库中的数据挖掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery in Databases，KDD）是一个快速发展的研究和应用领域，它建立在统计学、数据库、模式识别和学习、数据可视化、不确定性建模、数据仓库和OLAP、优化和高性能计算等多个领域的技术和理论基础之上。

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