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            首頁 SCI Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data雜志 雜志問答

            《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志的收稿方向是什么?

            來源:學術(shù)之家整理 2026-04-11 18:03:20

            《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》的收稿方向主要集中在COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS領(lǐng)域,涵蓋該領(lǐng)域的全方面內(nèi)容。

            《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》特點:

            《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》中文名稱:《從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的 Acm 交易》,創(chuàng)刊于2006年,由Association for Computing Machinery (ACM)出版商出版,出版周期4 issues/year。

            TKDD 歡迎關(guān)于知識發(fā)現(xiàn)和分析各種不同形式數(shù)據(jù)的各種研究的論文。這些主題包括但不限于:可擴展且有效的數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析算法、挖掘腦網(wǎng)絡(luò)、挖掘數(shù)據(jù)流、挖掘多媒體數(shù)據(jù)、挖掘高維數(shù)據(jù)、挖掘文本、Web 和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、挖掘空間和時間數(shù)據(jù)、社區(qū)生成的數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)分析和圖形結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘中的安全和隱私問題、可視化、交互式和在線數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘的預處理和后處理、穩(wěn)健且可擴展的統(tǒng)計方法、數(shù)據(jù)挖掘語言、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)、KDD 框架和流程,以及利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(包括大規(guī)模并行處理和云計算平臺)的新型應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施。TKDD 鼓勵在大型分布式計算機網(wǎng)絡(luò)、并行或多處理計算機或新數(shù)據(jù)設(shè)備的背景下探索上述主題的論文。TKDD 還鼓勵描述當前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法滿足的新興數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的論文。

            《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》定位:

            旨在及時、準確、全面地報道國內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS工作者在該領(lǐng)域的科學研究等工作中取得的經(jīng)驗、科研成果、技術(shù)革新、學術(shù)動態(tài)等。

            發(fā)文統(tǒng)計(統(tǒng)計區(qū)間:2023年-2024年)

            機構(gòu)名稱 發(fā)文量
            TSINGHUA UNIVERSITY 11
            UNIVERSITY OF CALIFORNI... 10
            CHINESE ACADEMY OF SCIE... 9
            STATE UNIVERSITY OF NEW... 8
            UNIVERSITY OF ILLINOIS ... 8
            ZHEJIANG UNIVERSITY 7
            UNIVERSITY SYSTEM OF GE... 6
            CARNEGIE MELLON UNIVERS... 5
            PEKING UNIVERSITY 5
            SHANGHAI JIAO TONG UNIV... 5
            國家/地區(qū) 發(fā)文量
            USA 97
            CHINA MAINLAND 93
            Australia 21
            GERMANY (FED REP GER) 12
            Italy 12
            France 9
            Singapore 9
            England 8
            Brazil 6
            Canada 6
            文章引用名稱 引用次數(shù)
            High-Utility Itemset Mining ... 30
            Self-Adaptive Particle Swarm... 26
            Time Series Classification w... 22
            A Survey of Parallel Sequent... 21
            Tensor Completion Algorithms... 12
            Local Spectral Clustering fo... 10
            Outcome-Oriented Predictive ... 10
            ABRA: Approximating Betweenn... 9
            Emerging Trends in Personali... 7
            Collaborative Filtering with... 6
            被引用期刊名稱 數(shù)量
            IEEE ACCESS 118
            ACM T KNOWL DISCOV D 60
            KNOWL-BASED SYST 34
            NEUROCOMPUTING 29
            INFORM SCIENCES 28
            IEEE T KNOWL DATA EN 23
            DATA MIN KNOWL DISC 20
            MULTIMED TOOLS APPL 19
            PATTERN RECOGN 19
            PHYSICA A 18
            引用期刊名稱 數(shù)量
            ACM T KNOWL DISCOV D 60
            IEEE T KNOWL DATA EN 58
            J MACH LEARN RES 54
            IEEE T PATTERN ANAL 45
            PATTERN RECOGN 26
            KNOWL INF SYST 23
            PROC VLDB ENDOW 23
            MACH LEARN 21
            NEUROCOMPUTING 20
            IEEE T NEUR NET LEAR 19

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