《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志是幾區(qū)？

中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Machine Learning And Knowledge Extraction》是一本在領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社MDPI AG出版，出版地區(qū)為：Switzerland。

一、基本信息

ISSN：2504-4990，

定位：

《機器學習與知識提取》是一份專注于機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)和人工智能領域的國際學術期刊。該刊致力于發(fā)表原創(chuàng)性的研究論文、綜述文章和案例研究，旨在推動這些領域的理論發(fā)展和實際應用。

該期刊覆蓋了機器學習的多個方面，包括但不限于深度學習、聚類分析、分類算法、回歸分析、強化學習以及神經(jīng)網(wǎng)絡等。同時，期刊也關注知識提取和數(shù)據(jù)挖掘技術在生物信息學、醫(yī)學、社會科學、商業(yè)智能等領域的應用，強調從大數(shù)據(jù)中提取有用信息和模式，以支持決策制定和創(chuàng)新研究。雜志的編輯團隊和評審專家來自全球，他們都是各自領域的領軍人物，確保了期刊內容的高質量和創(chuàng)新性。通過嚴格的同行評審，期刊保證了發(fā)表文章的學術價值和科學準確性，為全球的研究人員、工程師、學者以及行業(yè)專家提供了一個分享最新研究成果和前沿技術的平臺。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

四、學術影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的影響因子為4，JCR分區(qū)：Q2區(qū)，

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：92，Gold OA文章占比：100.00%。