機器學習基本信息 SCIE
機器學習是一本在計算機科學領(lǐng)域享有國際盛譽的優(yōu)秀雜志，其國際簡稱為MACH LEARN，全稱《Machine Learning》，由知名出版機構(gòu)Springer US主辦并發(fā)行。 自1986年創(chuàng)刊以來，該雜志一直致力于發(fā)表計算機科學領(lǐng)域的專業(yè)學術(shù)論文，展現(xiàn)獨特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學術(shù)交流的重要平臺，更促進了國內(nèi)外同行間的深入研討與思想碰撞，為計算機科學的發(fā)展做出了卓越貢獻。
- 基本信息：
- ISSN：0885-6125
- E-ISSN：1573-0565
- 大類學科：計算機科學
- 研究方向：工程技術(shù) - 計算機：人工智能
- 出版信息：
- 創(chuàng)刊時間：1986
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 出版周期：Monthly
- 出版語言：English
- 評價信息：
- 年發(fā)文量：164
- 中科院分區(qū)：3區(qū)
- JCR分區(qū)：Q2
- CiteScore：11
機器學習雜志介紹
機器學習(Machine Learning)(國際簡稱：MACH LEARN)是一本專注于計算機科學領(lǐng)域的學術(shù)期刊。該期刊由知名的科學出版機構(gòu)Springer US出版。自1986年創(chuàng)刊以來，該雜志一直致力于推動COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的知識創(chuàng)新和學術(shù)交流。雜志的內(nèi)容豐富，覆蓋了計算機科學的的多個子領(lǐng)域，致力于發(fā)表計算機科學各子領(lǐng)域的高質(zhì)量研究。 雜志的審稿標準嚴格，并通過同行評審流程確保發(fā)表的文章達到學術(shù)界的標準。此外，作為計算機科學領(lǐng)域的研究者和專業(yè)人士，機器學習是一個不可或缺的資源，它不僅提供了最新的科研信息，也是了解該領(lǐng)域最新研究動態(tài)和趨勢的重要窗口。
近年來，機器學習的發(fā)文機構(gòu)中，以下機構(gòu)表現(xiàn)突出，發(fā)文數(shù)量位于前列： UNIVERSITY OF LONDON（發(fā)文量13篇） 、NANJING UNIVERSITY（發(fā)文量12篇） 、RIKEN（發(fā)文量12篇） 、UNIVERSITY OF TOKYO（發(fā)文量12篇） 、SLOVENIAN ACADEMY OF SCIENCES & ARTS (SASA)（發(fā)文量10篇） 、IMPERIAL COLLEGE LONDON（發(fā)文量9篇） 、INESC（發(fā)文量9篇） 。這些數(shù)據(jù)反映了上述機構(gòu)在計算機科學領(lǐng)域的研究活躍度和學術(shù)貢獻。
期刊CiteScore指數(shù)（2024年最新版）
CiteScore排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 11 | 1.72 | 2.57 |
學科類別大類：Computer Science 小類：Software |
分區(qū)Q1 |
排名45 / 407 |
百分位89% |
| 11 | 1.72 | 2.57 |
學科類別大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence |
分區(qū)Q1 |
排名54 / 350 |
百分位84% |
中科院分區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
|---|---|---|---|
| 否 | 否 |
計算機科學
3區(qū)
|
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
3區(qū)
|
WOS(JCR)分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 54 / 197 |
72.8% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 71 / 198 |
64.39% |
期刊近年評價數(shù)據(jù)統(tǒng)計
中科院分區(qū)表
影響因子和CiteScore
機器學習投稿注意事項
機器學習(Machine Learning)是由Springer US 出版商出版的一本專業(yè)學術(shù)雜志，收稿方向涵蓋計算機科學全領(lǐng)域，在行業(yè)領(lǐng)域中學術(shù)影響力很大，作為行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀期刊，機器學習在學術(shù)界享有極高的關(guān)注度和專業(yè)認可度，是COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究者發(fā)表重要學術(shù)成果的首選平臺。盡管審稿速度Monthly，需要耐心等待，但這也是對學術(shù)質(zhì)量的嚴格把控和尊重。 機器學習近期未被列入任何國際期刊預(yù)警名單，其學術(shù)嚴謹性和出版標準得到了國際學術(shù)界的廣泛認可。對于追求在頂級期刊發(fā)表研究成果的學者，我們強烈推薦關(guān)注并投稿至機器學習。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至機器學習，與全球科研同仁共享您的學術(shù)洞見，并推動COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE的進步。
作者在撰寫學術(shù)論文時，作者應(yīng)嚴格遵守以下準則，以提升論文的學術(shù)質(zhì)量和增加其被接受的可能性：
1、科學性與創(chuàng)新性：確保研究具有明確的科學依據(jù)，并且提供領(lǐng)域內(nèi)的新見解或方法。
2、邏輯性：論文結(jié)構(gòu)應(yīng)清晰，論點連貫，使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。
3、語言準確性：使用規(guī)范的科學術(shù)語和表達方式，避免語法錯誤和拼寫錯誤，確保語言的專業(yè)性和準確性。
4、數(shù)據(jù)精確性：所有數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴格校驗，包括表格、圖表和計量單位，以確保研究結(jié)果的準確性和可信度。
5、文獻引用：優(yōu)先引用高質(zhì)量、時效性強的文獻，特別是目標期刊發(fā)表的相關(guān)文章，這有助于提升論文的學術(shù)權(quán)威性。
6、避免一稿多投：遵守學術(shù)規(guī)范，不得同時向多個期刊提交同一篇論文，以免觸犯著作權(quán)法并損害個人學術(shù)聲譽。
機器學習文章摘錄
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