Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery

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中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表同类期刊

Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery

中文名称：

Wiley 跨学科评论——数据挖掘和知识发现

期刊缩写：

WIRES DATA MIN KNOWL

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影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

6.4

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ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

print: 1942-4787
on-line: 1942-4795

研究领域：

COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS

h-index：

h-index是指该期刊有h篇文章至少被引用h次，是一项简单易懂的评估指标，不像平均值会受极端值影响，可呈现出多数文章的被引用表现。Google使用过去5年的h-index数据评价期刊的影响力，“h5指数”比较难以被人为操控，不会因为多了一篇超高被引论文而明显增长，另一方面，刻意减少发文量也不会对提升h5指数有作用。

自引率：

2.60%

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

22.22%

原创研究文献占比：

35.48%

SCI收录类型：

Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)

期刊主页：

http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291942-4795 https://onlinelibrary.wiley.com/journal/19424795

期刊介绍英文：

The goals of Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery (WIREs DMKD） are multifaceted. Firstly, the journal aims to provide a comprehensive overview of the current state of data mining and knowledge discovery by featuring ongoing reviews authored by leading researchers. Secondly, it seeks to highlight the interdisciplinary nature of the field by presenting articles from diverse perspectives, covering various application areas such as technology, business, healthcare, education, government, society, and culture. Thirdly, WIREs DMKD endeavors to keep pace with the rapid advancements in data mining and knowledge discovery through regular content updates. Lastly, the journal strives to promote active engagement in the field by presenting its accomplishments and challenges in an accessible manner to a broad audience. The content of WIREs DMKD is intended to benefit upper-level undergraduate and postgraduate students, teaching and research professors in academic programs, as well as scientists and research managers in industry.

期刊介绍中文：

《Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery》（WIREs DMKD）是Wiley出版社旗下的刊物，于1985年创刊。首先，该期刊旨在通过领先研究人员撰写的持续评论来全面概述数据挖掘和知识发现的现状。其次，其旨在通过从不同角度呈现文章来突出该领域的跨学科性质，涵盖技术、商业、医疗保健、教育、政府、社会和文化等各个应用领域。第三，该期刊通过定期内容更新来推动数据挖掘和知识发现方面的进步。最后，该杂志致力于通过以易于理解的方式向广大读者展示其成就和挑战，从而促进该领域的积极参与。 WIREs DMKD 的内容旨在使上层人士受益本科生和研究生、学术项目的教学和研究教授，以及工业界的科学家和研究管理人员。

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
22.7	2.147	3.411	学科排名百分位大类：Computer Science 小类：General Computer Science 5 / 232 98%

发文信息

中科院SCI期刊分区

中科院分区升级版是在基础版的基础上，消除了对预置学科体系的依赖，例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数，使分区结果更加鲁棒，不易操纵，揭示出更多优秀的基础研究期刊。 2019-2021年，3年过渡期，会同时发布基础版和升级版，便于用户单位过渡、调整。2022年开始，将只发布升级版。

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
2区计算机科学	2区计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2区计算机：理论方法 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	否	是

WOS期刊分区

WoS-JCR分区：SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区（Quartile），分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是靠后的25%的期刊。

学科分类
Q1COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS

历年影响因子

2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
1.7590	2.1110	1.9390	2.5410	4.4760	7.2500	7.5580	7.8000	6.4000

历年发表

年文章数是指每年6月SCI发布的IF数据中所提供的上一年全年发文数量。如2018年7月-2019年6月，显示的是2017年的发文数.对极少数热门期刊，我们会在1月份更新为最新一年的发文数。

2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年
43	44	34	35	30	49	66	60	58	51	39

出版语言：

English

出版国家(地区)：

ENGLAND

审稿时长：

>12 weeks

出版商：

John Wiley and Sons Inc.

编辑部地址：

ONE MONTGOMERY ST, SUITE 1200, SAN FRANCISCO, USA, CA, 94104

PubMed链接：

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=1942-4787%5BISSN%5D