《數據挖掘和知識發現》(Data Mining And Knowledge Discovery)是一本以工程技術-計算機：人工智能綜合研究為特色的國際期刊。該刊由Springer US出版商創刊于1997年，刊期Bimonthly。該刊已被國際重要權威數據庫SCIE收錄。期刊聚焦工程技術-計算機：人工智能領域的重點研究和前沿進展，及時刊載和報道該領域的研究成果，致力于成為該領域同行進行快速學術交流的信息窗口與平臺。該刊2023年影響因子為2.8。CiteScore指數值為10.4。
Advances in data gathering, storage, and distribution have created a need for computational tools and techniques to aid in data analysis. Data Mining and Knowledge Discovery in Databases (KDD) is a rapidly growing area of research and application that builds on techniques and theories from many fields, including statistics, databases, pattern recognition and learning, data visualization, uncertainty modelling, data warehousing and OLAP, optimization, and high performance computing.
數據收集、存儲和分發方面的進步催生了對計算工具和技術的需求，以協助數據分析。數據庫中的數據挖掘和知識發現 (KDD) 是一個快速發展的研究和應用領域，它建立在許多領域的技術和理論之上，包括統計學、數據庫、模式識別和學習、數據可視化、不確定性建模、數據倉庫和 OLAP、優化和高性能計算。
《Data Mining And Knowledge Discovery》(數據挖掘和知識發現)編輯部通訊方式為SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。如果您需要協助投稿或潤稿服務，您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務十年，熟悉發表政策，可為您提供一對一投稿指導，避免您在投稿時頻繁碰壁，節省您的寶貴時間，有效提升發表機率，確保SCI檢索（檢索不了全額退款）。我們視信譽為生命，多方面確保文章安全保密，在任何情況下都不會泄露您的個人信息或稿件內容。
2023年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統 | 3區 3區 | 否 | 否 |
2022年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統 | 3區 3區 | 否 | 否 |
2021年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統 | 3區 3區 | 否 | 否 |
2021年12月基礎版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統 | 3區 3區 | 否 | 否 |
2021年12月升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統 | 3區 3區 | 否 | 否 |
2020年12月舊的升級版
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統 | 4區 4區 | 否 | 否 |
基礎版：即2019年12月17日，正式發布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表》；將JCR中所有期刊分為13個大類,期刊范圍只有SCI期刊。
升級版：即2020年1月13日，正式發布的《2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表升級版（試行）》,升級版采用了改進后的指標方法體系對基礎版的延續和改進，影響因子不再是分區的唯一或者決定性因素，也沒有了分區的IF閾值期刊由基礎版的13個學科擴展至18個，科研評價將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始，分區表將只發布升級版結果，不再有基礎版和升級版之分,基礎版和升級版（試行）將過渡共存三年時間。
JCR分區等級：Q2
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 98 / 197 |
50.5% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 105 / 249 |
58% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 66 / 198 |
66.92% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 97 / 251 |
61.55% |
| Gold OA文章占比 | 研究類文章占比 | 文章自引率 |
| 44.96% | 98.86% | 0.04... |
| 開源占比 | 出版國人文章占比 | OA被引用占比 |
| 0.41... | 0.08 | 0.15... |
名詞解釋：JCR分區在學術期刊評價、科研成果展示、科研方向引導以及學術交流與合作等方面都具有重要的價值。通過對期刊影響因子的精確計算和細致劃分，JCR分區能夠清晰地反映出不同期刊在同一學科領域內的相對位置，從而幫助科研人員準確識別出高質量的學術期刊。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數 | ||||||||||||||||
| 10.4 | 1.813 | 2.784 |
|
名詞解釋：CiteScore是基于Scopus數據庫的全新期刊評價體系。CiteScore 2021 的計算方式是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數據庫Scopus，適用于所有連續出版物，而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊，比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認為是影響因子最有力的競爭對手。
歷年中科院分區趨勢圖
歷年IF值(影響因子)
歷年引文指標和發文量
歷年自引數據
2019-2021年國家/地區發文量統計
| 國家/地區 | 數量 |
| USA | 58 |
| France | 25 |
| Australia | 24 |
| CHINA MAINLAND | 24 |
| Belgium | 18 |
| England | 16 |
| GERMANY (FED REP GER) | 15 |
| Italy | 13 |
| Brazil | 12 |
| Finland | 8 |
2019-2021年機構發文量統計
| 機構 | 數量 |
| MONASH UNIVERSITY | 13 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIF... | 12 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 11 |
| GHENT UNIVERSITY | 7 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 6 |
| UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS SYSTEM | 6 |
| INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUEE... | 5 |
| UNIVERSIDADE DE SAO PAULO | 5 |
| UNIVERSITES DE STRASBOURG ETABLISSEMENTS... | 5 |
| INRIA | 4 |
2019-2021年文章引用數據
| 文章引用名稱 | 引用次數 |
| Deep learning for time series classifica... | 130 |
| A review on distance based time series c... | 14 |
| Spatial autocorrelation and entropy for ... | 13 |
| Proximity Forest: an effective and scala... | 12 |
| Multi-target prediction: a unifying view... | 10 |
| Analyzing concept drift and shift from s... | 9 |
| Time series joins, motifs, discords and ... | 9 |
| Optimizing dynamic time warping's window... | 7 |
| Kernel mixture model for probability den... | 7 |
| Speeding up similarity search under dyna... | 7 |
2019-2021年文章被引用數據
| 被引用期刊名稱 | 數量 |
| IEEE ACCESS | 267 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 83 |
| INFORM SCIENCES | 63 |
| EXPERT SYST APPL | 58 |
| NEUROCOMPUTING | 50 |
| KNOWL INF SYST | 46 |
| SENSORS-BASEL | 44 |
| KNOWL-BASED SYST | 33 |
| PATTERN RECOGN | 33 |
| SOFT COMPUT | 32 |
2019-2021年引用數據
| 引用期刊名稱 | 數量 |
| J MACH LEARN RES | 87 |
| DATA MIN KNOWL DISC | 83 |
| MACH LEARN | 57 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 43 |
| PATTERN RECOGN | 32 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 30 |
| INFORM SCIENCES | 26 |
| BIOINFORMATICS | 24 |
| J AM STAT ASSOC | 24 |
| KNOWL INF SYST | 23 |
中科院分區：1區
影響因子：7.7
審稿周期：約Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 約2.7個月 約7.8周
中科院分區：1區
影響因子：8.1
審稿周期：約Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 約4.1個月 約6.8周
中科院分區：3區
影響因子：3.3
審稿周期：約17.72天 11 Weeks
中科院分區：1區
影響因子：98.4
審稿周期： 約3月
中科院分區：2區
影響因子：5.8
審稿周期： 約2.4個月 約7.6周
中科院分區：2區
影響因子：5.1
審稿周期： 約1.9個月 約2.7周
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