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1620中文名称：
数据挖掘和知识发现
期刊缩写：
DATA MIN KNOWL DISC
影响因子：
2.8
ISSN：
print: 1384-5810
on-line: 1573-756X
on-line: 1573-756X
研究领域：
工程技术-计算机：人工智能
创刊年份：
1997年
h-index：
87
自引率：
4.20%
Gold OA文章占比：
44.96%
原创研究文献占比：
98.91%
SCI收录类型：
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊官网：
期刊介绍英文：
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.
CiteScore：
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 |
|---|---|---|---|
| 10.4 | 1.813 | 2.784 | 学科 排名 百分位 大类：Computer Science 小类：Computer Networks and Communications 40 / 395 90% 大类：Computer Science 小类：Computer Science Applications 93 / 817 88% 大类：Computer Science 小类：Information Systems 52 / 394 86% |
发文信息
中科院SCI期刊分区
| 大类 | 小类 | TOP期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|
| 3区 计算机科学 |
3区
计算机：人工智能
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
3区
计算机：信息系统
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
|
否 | 否 |
WOS期刊分区
| 学科分类 |
|---|
Q2COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS |
历年影响因子
| 2015年 | 2.7140 |
|---|---|
| 2016年 | 3.1600 |
| 2017年 | 2.4810 |
| 2018年 | 2.8790 |
| 2019年 | 2.6290 |
| 2020年 | 3.6700 |
| 2021年 | 5.4060 |
| 2022年 | 4.8000 |
| 2023年 | 2.8000 |
历年发表
| 2012年 | 53 |
|---|---|
| 2013年 | 46 |
| 2014年 | 57 |
| 2015年 | 50 |
| 2016年 | 46 |
| 2017年 | 63 |
| 2018年 | 60 |
| 2019年 | 59 |
| 2020年 | 62 |
| 2021年 | 84 |
| 2022年 | 68 |
投稿信息
出版周期：
Bimonthly
出版语言：
English
出版国家(地区)：
NETHERLANDS
接受率：
100%
初审时长：
26 days
审稿时长：
10 months
出版商：
Springer US
编辑部地址：
SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ
Data Mining and Knowledge Discovery - 最新文献
FRUITS: feature extraction using iterated sums for time series classification
Pub Date : 2024-09-14 DOI: 10.1007/s10618-024-01068-1 Joscha Diehl, Richard KriegBounding the family-wise error rate in local causal discovery using Rademacher averages
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