数据分析与知识发现杂志

数据分析与知识发现杂志介绍

《数据分析与知识发现》是一本由中国科学院主管，中国科学院文献情报中心主办的一本面向国内外公开发行的计算机类期刊，该刊主要报道计算机相关领域的研究成果与实践。该刊已入选CSSCI南大期刊、北大期刊、CSCD期刊、统计源期刊。 影响因子为2.25 《数据分析与知识发现》主要内容栏目有数学图书馆 、知识组织与知识管理、情报分析与研究 、应用实践 、动态、特邀专栏、金融证券管理、企业信息管理技术。

《数据分析与知识发现》主要发文机构有：武汉大学（发文量105篇），该机构主要研究主题为“用户；社交；网络；媒体；社交媒体”；中国科学院文献情报中心（发文量96篇），该机构主要研究主题为“大数据；知识图；知识图谱；知识发现；主题模型”；中国科学院大学（发文量87篇），该机构主要研究主题为“大数据；知识图；知识图谱；主题模型；抽取”。

《数据分析与知识发现》主要发文主题有网络、用户、神经网、神经网络、知识发现、数据分析、抽取、聚类、文本、社交。其中又以”网络（130篇）”居于榜首，发文量第二的是“用户”（88篇），发文量第三的是“神经网”（71篇），发文主题最少的是“社交”，仅发文49篇。

数据分析与知识发现影响力及荣誉

• CSSCI 南大期刊(含扩展版)
• 北大期刊(中国人文社会科学期刊)
• CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
• 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
• 知网收录(中)
• 维普收录(中)
• 万方收录(中)
• 国家图书馆馆藏
• 上海图书馆馆藏
• 中国优秀期刊遴选数据库
• 中国期刊全文数据库（CJFD）
• 中国科技期刊优秀期刊
• 北大图书馆收录期刊

数据分析与知识发现投稿注意事项

1、来稿要求：

本刊欢迎下列来稿：计算机及相关学科领域的研究方面的论著，反映国内外计算机学术动态的述评、论著、综述、讲座、学术争鸣的文稿，以及有指导意义的计算机书刊评价等。文稿应具科学性、先进性、新颖性和实用性，内容翔实，简明扼要，重点突出，文字数据务求准确，层次清楚，标点符号准确，图表规范，书写规范。本刊不接受已公开发表的文章，严禁一稿两投。对于有涉嫌学术不端行为的稿件，编辑部将一律退稿，来稿确保不涉及保密、署名无争议等，文责自负。

2、作者简介：

述评、专家论坛、指南解读栏目来稿请附第一作者及通信作者的个人简介及近照。个人简介内容包括职称、职务、学术兼职、主要研究领域、主要研究成果、所获重大荣誉奖项等，字数以 100～300 字为宜。近照以 2 寸免冠彩色证件照为宜，格式为“.jpg”，像素不得低于 300 dpi。

3、文题：

文题力求简明、醒目，反映文稿主题，中文文题控制在 20 个汉字以内。题名中应避免使用非公知公用的缩略语、字符、代号以及结构式和公式。有英文摘要者同时给出英文文题，中英文文题含义应一致。

4、图表：

文中所有图表均需为作者自行制作而非引用他人文献中的图表。图表力求简明，设计应科学，避免与正文重复。凡能用少量文字说明的数据资料尽量不用图表。正文与表中数据应认真核对，准确无误，表内数据同一指标的有效位数应一致。