机器学习与知识提取
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《机器学习与知识提取》是一份专注于机器学习、数据挖掘、知识发现和人工智能领域的国际学术期刊。该刊致力于发表原创性的研究论文、综述文章和案例研究，旨在推动这些领域的理论发展和实际应用。
该期刊覆盖了机器学习的多个方面，包括但不限于深度学习、聚类分析、分类算法、回归分析、强化学习以及神经网络等。同时，期刊也关注知识提取和数据挖掘技术在生物信息学、医学、社会科学、商业智能等领域的应用，强调从大数据中提取有用信息和模式，以支持决策制定和创新研究。杂志的编辑团队和评审专家来自全球，他们都是各自领域的领军人物，确保了期刊内容的高质量和创新性。通过严格的同行评审，期刊保证了发表文章的学术价值和科学准确性，为全球的研究人员、工程师、学者以及行业专家提供了一个分享最新研究成果和前沿技术的平台。
机器学习与知识提取由MDPI AG出版社出版。其研究的主题领域包括但不限于Multiple，是一本具有重要影响力的国际期刊。
根据最新的数据，机器学习与知识提取的影响因子为4，CiteScore为8.5，SNIP为1.822，这些指标均显示了该期刊的优秀地位。
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。
*期刊发文量是一个量化的指标，用于衡量期刊的出版活动和学术影响力。
*综述文章是一种特定的学术文体，专门用来回顾和总结某一领域或主题的现有研究成果和理论进展。
*发文量和综述量都在学术出版中都扮演着重要的角色，但关注的焦点和目的不同。
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Engineering 小类：Engineering (miscellaneous) | Q1 | 14 / 151 |
91% |
| 大类：Engineering 小类：Artificial Intelligence | Q1 | 63 / 301 |
79% |
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 64 / 197 |
67.8% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 45 / 169 |
73.7% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 100 / 352 |
71.7% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 81 / 198 |
59.34% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 72 / 169 |
57.69% |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 140 / 354 |
60.59% |
该期刊是一本由MDPI AG出版社出版的学术期刊，属于JCR分区中学科领域的区,学科领域的区,学科领域的区期刊，中科院分区为学科领域。该期刊的ISSN为2504-4990，近一年未被列入预警期刊名单，是一本国际优秀期刊。
该期刊涉及的研究领域是Multiple，在中科院分区表中在准备向该期刊投稿时，请确保您的研究内容与期刊的研究领域紧密相关至关重要。
Machine Learning And Knowledge Extraction期刊2023年的影响因子是4，2022年的影响因子是3.9，该期刊审稿周期预计需要约 7 Weeks ，为了确保您的投稿过程顺利进行，请合理规划时间投稿。
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