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Data Mining and Knowledge Discovery《数据挖掘与知识发现》 (官网投稿)

简介
  • 期刊简称DATA MIN KNOWL DISC
  • 参考译名《数据挖掘与知识发现》
  • 核心类别高质量科技期刊(T3-2025), SCIE核心, EI 外国期刊, 目次收录(维普), 知网外文库,外文期刊,
  • IF影响因子
  • 自引率
  • 主要研究方向计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机:人工智能;COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机:信息系统。专注于从海量数据库提取信息的前沿技术;涵盖理论基础、核心问题、数据挖掘方法及知识发现流程。主要涵盖以下领域:理论与基础问题:数据与知识表征方法;结构化/文本/多媒体数据建模;不确定性管理;知识价值度评估指标;数据挖掘算法复杂度与可扩展性;海量数据集统计计算。数据挖掘方法:分类与聚类分析;概率建模与预测估计;依赖关系解析;搜索与优化算法。专项算法体系:空间/文本/多媒体数据挖掘算法(如网络数据);大规模数据库可扩展技术;并行与分布式挖掘技术;自主发现智能体。知识发现流程:数据预处理(清洗/筛选/抽样/降维);知识评估与解释机制;数据可视化呈现;交互式探索发现。应用实践维度:行业应用案例研究;数据挖掘系统工具;知识发现实践成效分析;网络资源挖掘技术;隐私安全保护机制。展开更多

主要研究方向:

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计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机:人工智能;COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机:信息系统。专注于从海量数据库提取信息的前沿技术;涵盖理论基础、核心问题、数据挖掘方法及知识发现流程。主要涵盖以下领域:理论与基础问题:数据与知识表征方法;结构化/文本/多媒体数据建模;不确定性管理;知识价值度评估指标;数据挖掘算法复杂度与可扩展性;海量数据集统计计算。数据挖掘方法:分类与聚类分析;概率建模与预测估计;依赖关系解析;搜索与优化算法。专项算法体系:空间/文本/多媒体数据挖掘算法(如网络数据);大规模数据库可扩展技术;并行与分布式挖掘技术;自主发现智能体。知识发现流程:数据预处理(清洗/筛选/抽样/降维);知识评估与解释机制;数据可视化呈现;交互式探索发现。应用实践维度:行业应用案例研究;数据挖掘系统工具;知识发现实践成效分析;网络资源挖掘技术;隐私安全保护机制。

Data Mining and Knowledge Discovery《数据挖掘与知识发现》(双月刊). The premier technical publication in the field, Data Mining and Knowledge Discovery&nbs ...[显示全部]
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征稿信息

万维提示:

1、投稿方式:在线投稿。

2、期刊网址:https://link.springer.com/journal/10618

3、投稿网址:

https://submission.springernature.com/new-submission/10618/3

4、期刊刊期:双月刊,逢单月出版。

20251027星期一


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