Data Mining and Knowledge Discovery
| 短名 | Data Min Knowl Disc |
| Journal Impact | 2.86 |
| 国际分区 | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS(Q2) |
| 期刊索引 | SCI Q2中科院 3 区 |
| ISSN | 1384-5810, 1573-756X |
| h-index | 117 |
| 国内分区 | 计算机科学(3区)计算机科学计算机人工智能(3区)计算机科学计算机信息系统(3区) |
随着数据收集、存储和分发技术的进步，市场对数据分析工具和技术的需求日益增长。数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery，KDD）是一个快速发展的研究与应用领域，融合了统计学、数据库、模式识别与学习、数据可视化、不确定性建模、数据仓库与OLAP、优化以及高性能计算等多个学科的技术和理论。
期刊主页投稿网址| 涉及主题 | 计算机科学人工智能数学数据挖掘机器学习统计程序设计语言哲学物理工程类心理学操作系统算法生物组合数学 |
| 出版信息 | 出版商: Springer Netherlands，出版周期: Bimonthly，期刊类型: journal，开源期刊: 否 |
| 基本数据 | 创刊年份: 1997，原创研究文献占比: 98.91%，自引率:0.00%， Gold OA占比: 44.96% |
| 平均审稿周期 | 网友分享经验：平均6.0个月 |
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