《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志好发表吗？
来源：优发表网整理 2024-09-18 10:51:31 449人看过
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志是一本专注于计算机科学领域的期刊，发表难度因多种因素而异，以下是具体分析：
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。
发表难度
影响因子与分区：《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志的影响因子为4，属于JCR分区Q1区，中科院分区中大类学科计算机科学为3区， 小类学科COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机：信息系统为3区，较高的影响因子和较好的分区表明其在学术界具有较高的影响力和认可度，因此对稿件的质量要求也相对较高，发表难度较大。
历年IF值(影响因子)：
WOS分区（数据版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 62 / 249 |
75.3% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 21 / 131 |
84.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 60 / 251 |
76.29% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 23 / 131 |
82.82% |
名词解释：
WOS即Web of Science，是全球获取学术信息的重要数据库，Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息，来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分，根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影响因子值高的就会在高分区中，最后的划分结果分别是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表质量最高。
审稿周期预计：平均审稿速度 约3.0个月 ，审稿周期也体现了编辑部对稿件质量的严格把关。
发表建议
提高稿件质量：确保研究内容具有创新性和学术价值，语言表达清晰准确，符合杂志计算机：信息系统的格式和要求。
提前准备：根据审稿周期，建议作者提前规划好研究和写作进度，以便有足够的时间进行修改和补充。同时，可以关注《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志的约稿信息，如果能够获得约稿机会，发表的可能性会更大。
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