期刊簡介

數據收集、存儲和分發方面的進步催生了對計算工具和技術的需求，以協助數據分析。數據庫中的數據挖掘和知識發現 (KDD) 是一個快速發展的研究和應用領域，它建立在許多領域的技術和理論之上，包括統計學、數據庫、模式識別和學習、數據可視化、不確定性建模、數據倉庫和 OLAP、優化和高性能計算。

數據挖掘和知識發現創刊于1997年，由Springer US出版社出版。其研究的主題領域包括但不限于工程技術-計算機：人工智能，是一本在計算機科學領域具有重要影響力的國際期刊。該期刊涵蓋了計算機科學的多個子領域，旨在全面理解和解決計算機科學問題。

根據最新的數據，數據挖掘和知識發現的影響因子為2.8，CiteScore為10.4，h-index為87，SJR為1.813，SNIP為2.784，中科院分區為3區，這些指標均顯示了該期刊在計算機科學領域的優秀地位。

該刊以English作為出版語言。對于English非母語的作者，期刊建議使用語言編輯服務，以確保文稿的語法和拼寫錯誤得到糾正，并符合科學English的標準。如果想實現快速順利的投稿發表，建議您聯系本站的客服團隊，將為您提供專業的選刊建議，并在整個投稿過程中提供細致的指導。