ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 期刊简介

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
英文简介:

TKDD welcomes papers on a full range of research in the knowledge discovery and analysis of diverse forms of data. Such subjects include, but are not limited to: scalable and effective algorithms for data mining and big data analysis, mining brain networks, mining data streams, mining multi-media data, mining high-dimensional data, mining text, Web, and semi-structured data, mining spatial and temporal data, data mining for community generation, social network analysis, and graph structured data, security and privacy issues in data mining, visual, interactive and online data mining, pre-processing and post-processing for data mining, robust and scalable statistical methods, data mining languages, foundations of data mining, KDD framework and process, and novel applications and infrastructures exploiting data mining technology including massively parallel processing and cloud computing platforms. TKDD encourages papers that explore the above subjects in the context of large distributed networks of computers, parallel or multiprocessing computers, or new data devices. TKDD also encourages papers that describe emerging data mining applications that cannot be satisfied by the current data mining technology.

中文简介:(来自Google、百度翻译)

TKDD欢迎有关知识发现和分析各种形式数据的全面研究的论文。这些主题包括但不限于: 用于数据挖掘和大数据分析的可扩展且有效的算法,挖掘大脑网络,挖掘数据流,挖掘多媒体数据,挖掘高维数据,挖掘文本,Web和半结构化数据,挖掘时空数据,用于社区生成的数据挖掘,社交网络分析和图形结构化数据,数据挖掘中的安全和隐私问题,可视化,交互式和在线数据挖掘,数据挖掘的预处理和后处理,健壮和可扩展的统计方法,数据挖掘语言,数据挖掘的基础,KDD框架和流程,以及利用数据挖掘技术 (包括大规模并行处理和云计算平台) 的新颖应用程序和基础架构。TKDD鼓励在大型分布式计算机网络,并行或多处理计算机或新数据设备的背景下探讨上述主题的论文。TKDD还鼓励描述当前数据挖掘技术无法满足的新兴数据挖掘应用的论文。

期刊ISSN
1556-4681
影响指数
2.686
最新CiteScore值
5.20 查看CiteScore评价数据
最新自引率
5.70%
官方指定润色网址
https://www.deeredit.com/?type=ss1
投稿语言要求

Improve the quality of the paper, eliminate grammar and spelling errors, increase readability, ensure accurate communication of viewpoints, enhance academic reputation, and increase the chances of the paper being accepted.

建议点击这个网址:https://www.deeredit.com/?type=ss2,资深审稿专家为您评估稿件质量,提供针对性改进建议,最终可助您极大提升目标期刊录用率

期刊官方网址

hot

https://www.peipusci.com/?type=9
杂志社征稿网址

hot

https://www.peipusci.com/?type=10
通讯地址
2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701
偏重的研究方向(学科)
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCI
出版周期
出版年份
2006
出版国家/地区
UNITED STATES
是否OA
No
SCI期刊coverage
Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
NCBI查询
PubMed Central (PMC)链接 全文检索(pubmed central)
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 期刊中科院JCR 评价数据
最新中科院JCR分区
大类(学科)
小类(学科)
综述期刊
工程技术
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS(计算机:信息系统)4区 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING(计算机:软件工程)3区
最新的影响因子
2.686
最新公布的期刊年发文量
年度总发文量 研究类文章占比
76 98.68%
总被引频次 44
影响因子趋势图
近年的影响因子趋势图(整体平稳趋势)

2022年预警名单预测最新

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 期刊CiteScore评价数据
最新CiteScore值
5.20
年文章数 76
SJR
0.728
SNIP
1.760
CiteScore排名
序号 类别(学科) 排名 百分位
1 Computer Science Computer Science (all) #40/226
CiteScore趋势图
CiteScore趋势图
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 投稿经验(由下方点评分析获得,6人参与,2330人阅读)
投稿录用比例: 较易
审稿速度: 约3.0个月
分享者 点评内容
没有更多了~
Copyright © 2014-2019 晟斯医学 All Rights Reserved. 备案号:苏ICP备11037034号-5 版权所有:南京孜文信息咨询有限公司