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數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志

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影響因子:1.2

總被引頻次:

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志 CSSCI南大期刊北大期刊CSCD期刊統(tǒng)計源期刊

Data Analysis and Knowledge Discovery
主要欄目:

數(shù)學(xué)圖書館 知識組織與知識管理情報分析與研究 應(yīng)用實踐 動態(tài)特邀專欄金融證券管理企業(yè)信息管理技術(shù)

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數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志簡介預(yù)計審稿時間:1-3個月

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a.論著文章請加200 字左右的中、英文摘要以及3~8 個中、英文關(guān)鍵詞。

b.作者簡介:姓名、性別、出生年份、籍貫、工作單位、職稱、學(xué)歷、研究方向,通訊地址、郵政編碼、聯(lián)系電話、電子信箱,相關(guān)信息務(wù)必準(zhǔn)確。

c.基金項目指文章產(chǎn)出的資助背景,如國家社會科學(xué)基金、教育部、省教育廳重點研究項目、市級、院級科研課題等。獲得基金項目省市各級科研課題立項的文章應(yīng)注明其名稱,并注明項目編號。

d.文題應(yīng)用最少的文字表達(dá)最多的、有價值的信息,盡可能省去“……的研究”,“……的觀察”等無特定意義的詞。

e.參考文獻(xiàn)時應(yīng)在括號內(nèi)按姓名、年份的順序注明該文獻(xiàn),如(科斯,1946)。如同一年份中有一個以上文獻(xiàn),可在年份后加a、b、c…如正文中已有作者名字,括號內(nèi)可以僅注明年份。

雜志簡介:

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志(月刊)知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1980年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導(dǎo)性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)雜志的讀者對象是計算機科學(xué)、管理科學(xué)、情報學(xué)、行為科學(xué)、心理學(xué)、政策學(xué)、科學(xué)學(xué)科交叉領(lǐng)域人員等。

數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)歷史收錄

統(tǒng)計數(shù)據(jù)

被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

雜志被引次數(shù)

雜志發(fā)文量

年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

本刊文章見刊的年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次數(shù)

25 129 193 191 145 156 149 129 116 41

被本刊自己引用的次數(shù)

8 24 27 16 12 10 10 6 3 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.018 0.1108 0.2496 0.3871 0.4914 0.6036 0.7108 0.8036 0.8871 0.9165

本刊文章見刊的年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次數(shù)

94 180 209 183 154 154 134 106 123 89

被本刊自己引用的次數(shù)

78 52 35 30 11 14 15 1 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0596 0.1739 0.3065 0.4226 0.5203 0.618 0.703 0.7703 0.8484 0.9048

本刊文章見刊的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次數(shù)

38 186 233 200 161 140 119 104 78 93

被本刊自己引用的次數(shù)

8 32 29 16 8 15 7 8 2 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0246 0.1452 0.2962 0.4258 0.5301 0.6209 0.698 0.7654 0.8159 0.8762

本刊文章見刊的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次數(shù)

20 174 265 217 175 143 147 138 108 66

被本刊自己引用的次數(shù)

3 33 38 20 8 12 13 7 4 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0119 0.1155 0.2734 0.4026 0.5068 0.592 0.6796 0.7618 0.8261 0.8654

本刊文章見刊的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次數(shù)

24 140 221 255 184 169 112 103 146 68

被本刊自己引用的次數(shù)

4 31 22 22 12 13 7 9 4 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0143 0.0976 0.2292 0.381 0.4905 0.5911 0.6577 0.719 0.806 0.8464

本刊文章見刊的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次數(shù)

11 119 193 234 213 145 178 134 90 148

被本刊自己引用的次數(shù)

9 18 17 18 14 7 5 2 2 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0064 0.0754 0.1875 0.3233 0.4469 0.5311 0.6344 0.7121 0.7644 0.8503

本刊文章見刊的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次數(shù)

28 156 208 150 191 194 111 134 73 78

被本刊自己引用的次數(shù)

2 38 22 16 11 9 4 4 3 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0168 0.1105 0.2354 0.3255 0.4402 0.5568 0.6234 0.7039 0.7477 0.7946

本刊文章見刊的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2019年的被引次數(shù)

39 190 237 197 137 159 175 106 127 60

被本刊自己引用的次數(shù)

5 33 27 26 9 23 16 6 2 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0217 0.1273 0.259 0.3685 0.4447 0.5331 0.6304 0.6893 0.7599 0.7932

本刊文章見刊的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2020年的被引次數(shù)

44 273 260 211 171 140 108 116 63 105

被本刊自己引用的次數(shù)

6 37 34 21 10 3 4 5 3 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0238 0.1716 0.3124 0.4266 0.5192 0.595 0.6535 0.7163 0.7504 0.8073

本刊文章見刊的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2021年的被引次數(shù)

95 299 396 215 182 124 99 90 95 49

被本刊自己引用的次數(shù)

14 30 48 14 19 4 6 6 4 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0471 0.1953 0.3917 0.4983 0.5885 0.65 0.6991 0.7437 0.7908 0.8151

本刊文章見刊的年份

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

在2022年的被引次數(shù)

75 367 353 337 209 145 114 87 73 90

被本刊自己引用的次數(shù)

9 39 43 27 13 8 6 3 5 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0343 0.2023 0.3638 0.5181 0.6137 0.6801 0.7323 0.7721 0.8055 0.8467

文章摘錄

基于地理信息偏好修正和社交關(guān)系偏好隱式分析的POI推薦

在線健康咨詢平臺信息服務(wù)質(zhì)量的物元模型及可拓評價研究

基于主動學(xué)習(xí)的科技論文句子功能識別研究

從ACL 2019年會看自然語言處理未來發(fā)展趨勢

基于物品質(zhì)量和用戶評分修正的協(xié)同過濾推薦算法

基于文檔主題結(jié)構(gòu)和詞圖迭代的關(guān)鍵詞抽取方法研究

基于ISA聯(lián)合聚類的組推薦算法研究

基于多組學(xué)數(shù)據(jù)融合構(gòu)建乳腺癌生存預(yù)測模型

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