《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志目前处于几区？

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志在中科院分区中的情况如下：大类学科：计算机科学， 分区：2区； 小类学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能， 分区：2区。

中科院分区决定了SCI期刊在学术界的地位和影响力，对科研人员和学术机构具有重要的参考价值，具体如下：

对SCI期刊的评价：中科院分区通过将SCI期刊按照3年平均影响因子划分为不同的等级，为科研人员和学术机构提供了一个评估SCI期刊学术影响力的重要依据。分区越高，说明该期刊在学科内的学术影响力越大，发表的文章质量越高。

对科研人员的成果评估：科研人员发表的论文所在的中科院分区，可以作为评估其研究成果质量的一个指标。

对科研资源的分配：中科院分区在科研资源分配方面也起到重要作用。科研机构在制定科研政策、分配科研资源时，会参考中科院分区。

对科研人员投稿的指导：中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了参考。科研人员在选择投稿期刊时，会参考中科院分区，以提高论文被接受的可能性，并增加研究成果的影响力。

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志是一本专注于计算机：人工智能领域的国际期刊，由John Wiley and Sons Inc. 出版，创刊于2011年，出版周期为6 issues/year。

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 Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志学术影响力具体如下：

在学术影响力方面，IF影响因子为6.4，显示出其在计算机：人工智能学领域的学术影响力和认可度。

JCR分区：Q1

按JIF指标学科分区，在学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1，排名：34 / 197，百分位：83%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中为Q1，排名：12 / 143，百分位：92%；

按JCI指标学科分区，在学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q2，排名：77 / 198，百分位：61.36%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中为Q2，排名：50 / 143，百分位：65.38%；

《Wiley Interdisciplinary Reviews-data Mining And Knowledge Discovery》杂志的审稿周期预计为：平均审稿速度 12周，或约稿 ，投稿需满足English撰写，期刊注重原创性与学术严谨性，明确拒绝抄袭或一稿多投，Gold OA占比：22.22%，这使得更多的研究人员能够免费获取和引用这些高质量的研究成果。

该杂志其他关键数据：

CiteScore分区（数据版本：2024年最新版）：22.7，进一步证明了其学术贡献和影响力。

H指数：31，年发文量：37篇

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