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: 非开源 |
| 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 |
| 平均录用比例 | 网友分享经验：较易 |
期刊引文格式
这些示例是对学术期刊文章的引用，以及它们应该如何出现在您的参考文献中。
并非所有期刊都按卷和期组织其已发表的文章，因此这些字段是可选的。有些电子期刊不提供页面范围，而是列出文章标识符。在这种情况下，使用文章标识符而不是页面范围是安全的。
只有1位作者的期刊
有2位作者的期刊
有3位作者的期刊
有5位以上作者的期刊
书籍引用格式
以下是创作和编辑的书籍的参考文献的示例。
学位论文引用格式
网页引用格式
这些示例是对网页的引用，以及它们应该如何出现在您的参考文献中。
专利引用格式
手工熬夜修改参考文献？研飞自动匹配期刊，一键轻松成稿，支持 Word/WPS
点击下方按钮，免费开启试用！