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Knowledge And Information SystemsSCIE

國際簡稱：KNOWL INF SYST 參考譯名：知識和信息系統(tǒng)

中科院分區(qū)
4區(qū)
CiteScore分區(qū)
Q2
JCR分區(qū)
Q2

基本信息：: ISSN：0219-1377; E-ISSN：0219-3116; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區(qū)：ENGLAND; 出版商：Springer London; 出版語言：English; 出版周期：Bimonthly; 出版年份：1999; 研究方向：工程技術(shù)-計算機：人工智能

評價信息：: 影響因子：2.5; H-index：56; CiteScore指數(shù)：5.7; SJR指數(shù)：0.86; SNIP指數(shù)：1.21

發(fā)文數(shù)據(jù)：: Gold OA文章占比：16.43%; 研究類文章占比：91.47%; 年發(fā)文量：211; 自引率：0.0740...; 開源占比：0.1239; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.19; OA被引用占比：0.0291...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

英文簡介Knowledge And Information Systems期刊介紹

Knowledge and Information Systems (KAIS) provides an international forum for researchers and professionals to share their knowledge and report new advances on all topics related to knowledge systems and advanced information systems. This monthly peer-reviewed archival journal publishes state-of-the-art research reports on emerging topics in KAIS, reviews of important techniques in related areas, and application papers of interest to a general readership.

期刊簡介Knowledge And Information Systems期刊介紹

《Knowledge And Information Systems》自1999出版以來，是一本計算機科學優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學研究結(jié)果，并為計算機科學各個領域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺，以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：約5.0個月
計算機科學
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SCIE
中科院4區(qū)
非預警

Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Knowledge And Information Systems Cite Score數(shù)據(jù)

CiteScore：5.7
SJR：0.86
SNIP：1.21

學科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Computer Science 小類：Information Systems	Q2	131 / 394	66%
大類：Computer Science 小類：Hardware and Architecture	Q2	61 / 177	65%
大類：Computer Science 小類：Software	Q2	153 / 407	62%
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence	Q2	143 / 350	59%
大類：Computer Science 小類：Human-Computer Interaction	Q2	70 / 145	52%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區(qū)Knowledge And Information Systems 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區(qū)	小類學科	分區(qū)
計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng)	4區(qū) 4區(qū)

中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內(nèi)學術(shù)期刊依據(jù)影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù)，得到了全國各地高校、科研機構(gòu)的廣泛認可。

中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次，類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始，這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

歷年中科院分區(qū)趨勢圖

JCR分區(qū)Knowledge And Information Systems 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	Q3	106 / 197	46.4%
學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS	SCIE	Q2	119 / 249	52.4%

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	Q3	105 / 198	47.22%
學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS	SCIE	Q3	140 / 251	44.42%

JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學術(shù)文獻質(zhì)量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區(qū)，這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發(fā)文數(shù)據(jù)

2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計

國家/地區(qū)數(shù)量
CHINA MAINLAND127
USA86
Australia43
Spain38
India36
France28
Iran24
Taiwan21
GERMANY (FED REP GER)19
Brazil16

本刊中國學者近年發(fā)表論文

1、Asymmetric kernel-based robust classification by ADMM
Author: Ding, Guangsheng; Yang, Liming

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 1, pp. 89-110. DOI: 10.1007/s10115-022-01758-6
2、AKUPP: attention-enhanced joint propagation of knowledge and user preference for recommendation systems
Author: Ma, Xintao; Dong, Liyan; Wang, Yuequn; Li, Yongli; Zhang, Hao

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 1, pp. 163-182. DOI: 10.1007/s10115-022-01693-6
3、Mining dynamic preferences from geographical and interactive correlations for next POI recommendation
Author: Ren, Jieyu; Gan, Mingxin

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 1, pp. 183-206. DOI: 10.1007/s10115-022-01749-7
4、An efficient algorithm for mining closed high utility itemsets over data streams with one dataset scan
Author: Han, Meng; Cheng, Haodong; Zhang, Ni; Li, Xiaojuan; Wang, Le

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 1, pp. 207-240. DOI: 10.1007/s10115-022-01763-9
5、Conversation and recommendation: knowledge-enhanced personalized dialog system
Author: He, Ming; Wang, Jiwen; Ding, Tianyu; Shen, Tong

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 1, pp. 261-279. DOI: 10.1007/s10115-022-01766-6
6、Fairness in graph-based semi-supervised learning
Author: Zhang, Tao; Zhu, Tianqing; Han, Mengde; Chen, Fengwen; Li, Jing; Zhou, Wanlei; Yu, Philip S.

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 2, pp. 543-570. DOI: 10.1007/s10115-022-01738-w
7、Isolation Kernel Estimators
Author: Ting, Kai Ming; Washio, Takashi; Wells, Jonathan; Zhang, Hang; Zhu, Ye

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 2, pp. 759-787. DOI: 10.1007/s10115-022-01765-7
8、Manifold clustering optimized by adaptive aggregation strategy
Author: Zhang, Yunong; Wei, Xiao; Li, Chunzhong

Journal: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS. 2023; Vol. 65, Issue 1, pp. 379-408. DOI: 10.1007/s10115-022-01769-3