ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
| 短名 | ACM Trans. Knowl. Discov. Data |
| Journal Impact | 3.81 |
| 国际分区 | COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING(Q1) |
| 期刊索引 | SCI Q2中科院 3 区 |
| ISSN | 1556-4681, 1556-472X |
| h-index | 71 |
| 国内分区 | 计算机科学(3区)计算机科学计算机信息系统(3区)计算机科学计算机软件工程(3区) |
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 欢迎提交关于知识发现和分析各种形式数据的全面研究论文。相关主题包括但不限于：用于数据挖掘和大数据分析的可扩展和高效算法、脑网络挖掘、数据流挖掘、多媒体数据挖掘、高维数据挖掘、文本挖掘、WEB和半结构化数据挖掘、空间和时间数据挖掘、社区生成的数据挖掘、社交网络分析和图形结构化数据、数据挖掘中的安全与隐私问题、可视化、交互式和在线数据挖掘、数据挖掘的预处理和后处理、稳健和可扩展的统计方法、数据挖掘语言、数据挖掘基础、KDD框架和过程，以及利用数据挖掘技术的新型应用和基础设施，包括大规模并行处理和云计算平台。TKDD 鼓励在大型分布式计算机网络、并行或多处理计算机或新数据设备背景下探索上述主题的论文。同时，TKDD 也欢迎描述当前数据挖掘技术无法满足的新兴数据挖掘应用的论文。
期刊主页投稿网址| 涉及主题 | 计算机科学人工智能数学机器学习数据挖掘统计哲学工程类程序设计语言物理操作系统组合数学心理学量子力学算法生物理论计算机科学经济万维网语言学政治学法学情报检索离散数学认识论 |
| 出版信息 | 出版商: Association for Computing Machinery (ACM)，出版周期: ，期刊类型: journal，开源期刊: 否 |
| 基本数据 | 创刊年份: 2007，原创研究文献占比: 100.00%，自引率:7.50%， Gold OA占比: 2.15% |
| 平均审稿周期 | 网友分享经验：平均3.0个月 |
| 平均录用比例 | 网友分享经验：较易 |
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