Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现

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期刊简介

WIREs DMKD 的目标是：(a) 通过一系列由顶尖研究人员撰写的评论文章介绍数据挖掘和知识发现的最新进展；(b) 通过收录从数据挖掘和知识发现的不同角度探讨关键主题的文章来捕捉该领域至关重要的跨学科特色，包括技术、商业、医疗保健、教育、政府、社会和文化等各种应用领域；(c) 通过系统的内容更新计划来捕捉数据挖掘和知识发现的快速发展；(d) 通过以广泛受众易于理解的方式介绍该领域的成就和挑战，鼓励人们积极参与该领域。WIREs DMKD 的内容将对高年级本科生和研究生、学术课程的教学和研究教授以及行业中的科学家和研究经理有用。

Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现创刊于2011年，由John Wiley and Sons Inc.出版社出版。其研究的主题领域包括但不限于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS，是一本在计算机科学领域具有重要影响力的国际期刊。该期刊涵盖了计算机科学的多个子领域，旨在全面理解和解决计算机科学问题。

根据最新的数据，Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现的影响因子为6.4，CiteScore为22.7，h-index为31，SJR为2.147，SNIP为3.411，中科院分区为2区，这些指标均显示了该期刊在计算机科学领域的优秀地位。

该刊以English作为出版语言。对于English非母语的作者，期刊建议使用语言编辑服务，以确保文稿的语法和拼写错误得到纠正，并符合科学English的标准。如果想实现快速顺利的投稿发表，建议您联系本站的客服团队，将为您提供专业的选刊建议，并在整个投稿过程中提供细致的指导。