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

4、期刊刊期：双月刊，逢单月出版。

2025年10月27星期一


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