《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志影响录用的因素有哪些？

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志是一本专注于计算机科学领域的高质量期刊，该杂志的录用率受多种因素影响，想具体了解可联系杂志社或咨询在线客服。

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志的录用率受多种因素影响，具体如下：

年发文量：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志年发文量为：120篇。年发文量较大的期刊，相对而言录用率会高一些。

质量与创新性：论文的科学性、严谨性、数据可靠性以及创新性是关键。

期刊分区：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志在中科院的分区为3区，而在JCR的分区为Q1。

论文质量：包括研究设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等。

影响力与排名：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志IF影响因子为：4。高影响力的期刊通常对论文质量要求更高，录用率相对较低。

审稿流程：严格的多轮审稿流程会筛选掉部分稿件，导致录用率下降。

投稿数量：在特定时期内，若大量研究者集中向某期刊投稿，会导致稿件堆积，录用率下降。

SCI期刊的录用率受多重因素影响，作者应根据自身研究特点选择合适的期刊，并确保稿件质量以提高录用机会，投稿前务必仔细阅读期刊的投稿指南，并与杂志社保持良好沟通。

《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志简介

中文简称：从数据中发现知识的 Acm 交易
国际标准简称：ACM T KNOWL DISCOV D
出版商：Association for Computing Machinery (ACM)
出版周期：4 issues/year
出版年份：2006年
出版地区：UNITED STATES
ISSN：1556-4681
ESSN：1556-472X
研究方向：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS - COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING

TKDD 欢迎关于知识发现和分析各种不同形式数据的各种研究的论文。这些主题包括但不限于：可扩展且有效的数据挖掘和大数据分析算法、挖掘脑网络、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、挖掘空间和时间数据、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、稳健且可扩展的统计方法、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）的新型应用程序和基础设施。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索上述主题的论文。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。

在中科院分区表中，大类学科为计算机科学3区， 小类学科为COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机：信息系统3区。

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