数据分析与知识发现

数据分析与知识发现

CSSCICSCD北大核心
Data Analysis and Knowledge Discovery
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专题研究论文通知
  • 曾用刊名现代图书情报技术
  • 期刊级别国家级期刊
  • 出版周期月刊
  • 主管单位中国科学院
  • 期刊分类计算机应用技术
  • 主办单位中国科学院文献情报中心
  • 邮发代号82-421
  • 创刊时间1980
  • ISSN2096-3467
  • CN10-1478/G2
  • 期刊语言中文
  • 主编张晓林
  • 邮编100190
  • 单价80

《数据分析与知识发现》杂志是由国家新闻出版总署批准,中国科学院主管, 中国科学院文献情报中心主办的国内外公开发行的国家级期刊计算机应用技术类学术期刊。 数据分析与知识发现期刊的创办时间为1980年,出版周期为月刊。期刊的国内统一刊号:10-1478/G2,国际标准刊号:2096-3467。

《数据分析与知识发现》(Data Analysis and Knowledge Discovery)是由中国科学院主管、中国科学院文献情报中心主办的学术性专业期刊。期刊聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。《数据分析与知识发现》期刊依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域,帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案,并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。

起名

数据库收录
维普期刊数据库(收录中)CNKI知网(收录中)万方数据库(暂未更新)国家哲学社会科学学术期刊数据库中国人文社科核心期刊北大核心期刊(2004版)北大核心期刊(2008版)北大核心期刊(2011版)北大核心期刊(2017版)CSCD(2017-2018)CSCD(2019-2020)CSSCI-来源(2017-2018)CSSCI-来源(2019-2020)统计源期刊
期刊分析
学术成果年代分布统计
年限 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
发文量 0 0 0 0 0 185 176 192 173 0
被引次数 0 0 0 0 0 615 479 311 36 0
主要发文主题分析
序号 主题名称 相关发文量 相关发文学者
1 网络 86 钱晓东   吴江   赵玉虹   黄孝喜   吕学强   
2 用户 67 吴江   李纲   钱力   章成志   谢靖   
3 知识发现 36 任慧玲   侯贵生   牟冬梅   钱力   谢靖   
4 数据分析 35 姜顺军   方曙   陶雷   吴菊华   唐莉   
5 向量 34 聂卉   张智雄   王昊   刘东苏   丁晟春   
6 神经网 33 黄孝喜   王荣波   姜顺军   王东波   姜霖   
7 神经网络 33 黄孝喜   王荣波   姜顺军   王东波   姜霖   
8 聚类 33 熊回香   钱晓东   王昊   张涛   王东波   
9 文本 32 赵华茗   黄孝喜   谌志群   王荣波   张庆庆   
10 抽取 31 章成志   王颖   马静   张智雄   丁晟春   
论文格式

1、来稿内容题材新颖、结构严谨、文字凝练、阐论精辟,有一定理论水平和学术价值。文稿字数2000字以上,要有中文标题、关键词、摘要。

2、文章题目力求简明、醒目,中文文题一般以20个汉字以内为宜,可带副题。关键词:3-5个,摘要:150-200字。

3、论文请一律使用word格式。

4、参考文献:是对引文作者、作品、出处、版本等情况的说明,文中用序号标出,详细引文情况按顺序排列文尾。以单字母方式标识以下各种参考文献类型:普通图书[M],会议论文[C],报纸文章[N],期刊文章[J],学位论文[D],报告[R],标准[S],专利〔P〕,汇编[G],档案[B],古籍[O],参考工具[K]。

5、获基金及获奖稿件:论文所涉及的课题如取得国家或部、省级以上基金或属攻关项目,应脚注于文题页左下方,如基金项目:××(基金编号××××)。

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