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Machine Learning SCIE

機(jī)器學(xué)習(xí)  國際簡稱：MACH LEARN

Machine Learning（機(jī)器學(xué)習(xí)雜志）是由Springer US出版社主辦的一本以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī)：人工智能為研究方向，OA非開放（Not Open Access）的國際優(yōu)秀期刊。旨在幫助發(fā)展和壯大計(jì)算機(jī)科學(xué)及相關(guān)學(xué)科的各個方面。該期刊接受多種不同類型的文章。本刊出版語言為English，創(chuàng)刊于1986年。自創(chuàng)刊以來，已被SCIE（科學(xué)引文索引擴(kuò)展板）等國內(nèi)外知名檢索系統(tǒng)收錄。該雜志發(fā)表了高質(zhì)量的論文，重點(diǎn)介紹了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE在分析和實(shí)踐中的理論、研究和應(yīng)用。

雜志介紹

  • ISSN：0885-6125

    E-ISSN：1573-0565

    出版商：Springer US

  • 出版語言：English

    出版地區(qū)：UNITED STATES

    出版周期：Monthly

  • 是否OA：未開放

    是否預(yù)警：否

    創(chuàng)刊時間：1986

  • 年發(fā)文量：164

    影響因子：4.3

    研究類文章占比：99.39%

    Gold OA文章占比：46.75%

    H-index：135

    出版國人文章占比：0.07

    出版撤稿文章占比：

    開源占比：0.42...

    文章自引率：0.0266...

《Machine Learning》是一份國際優(yōu)秀期刊，為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者提供科學(xué)論壇。該期刊涵蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)及相關(guān)學(xué)科的所有方面，包括基礎(chǔ)和應(yīng)用研究，使讀者能夠獲得來自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)理論、方法、技術(shù)和重要應(yīng)用的稿件，并刊載了涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)欄目：綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性，并為推進(jìn)該領(lǐng)域的科研知識傳播做出貢獻(xiàn)。該期刊最新CiteScore值為11，最新影響因子為4.3，SJR指數(shù)為1.72，SNIP指數(shù)為2.57。

期刊Machine Learning近年評價數(shù)據(jù)趨勢圖

中科院SCI期刊分區(qū)大類分區(qū)趨勢圖
期刊自引率趨勢圖
期刊CiteScore趨勢圖
期刊影響因子趨勢圖
期刊年發(fā)文量趨勢圖

期刊CiteScore指數(shù)統(tǒng)計(jì)（2024年最新版）

CiteScore指標(biāo)的應(yīng)用非常廣泛，以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學(xué)術(shù)影響力和學(xué)術(shù)水平，是學(xué)術(shù)界常用的期刊評價指標(biāo)之一。

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
11 1.72 2.57
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類：Computer Science 小類：Software Q1 45 / 407

89%
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence Q1 54 / 350

84%

CiteScore是由Elsevier公司開發(fā)的一種用于衡量科學(xué)期刊影響力的指標(biāo)，以期刊的引用次數(shù)為基礎(chǔ)評估期刊的影響力。這個指標(biāo)是由Scopus數(shù)據(jù)庫支持，以四年為一個時段，連續(xù)評估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說，CiteScore是計(jì)算某期刊連續(xù)三年發(fā)表的論文在第四年度的篇均引用次數(shù)。CiteScore和影響因子（IF）有所不同。例如，在影響因子的計(jì)算中，分子是來自所有文章的引用次數(shù)，包括編輯述評、讀者來信、更正信息和新聞等非研究性文章，而分母則不包括這些非研究性文章。然而，在CiteScore的計(jì)算中，分子和分母都包括這些非研究性文章。因此，如果這些非研究性文章比較多，由于分母較大，相較于影響因子，CiteScore計(jì)算出來的分?jǐn)?shù)可能會偏低。此外，CiteScore的引用數(shù)據(jù)來自Scopus數(shù)據(jù)庫中的22000多個期刊，比影響因子來自Web of Science數(shù)據(jù)庫的11000多個期刊多了一倍。

期刊WOS(JCR)分區(qū)（2023-2024年最新版）

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 197

72.8%
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 71 / 198

64.39%

WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標(biāo)，分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行分類，然后以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個等級：Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計(jì)使得科研人員可以更容易地進(jìn)行跨學(xué)科比較。

中科院SCI期刊分區(qū)

中科院SCI期刊分區(qū)是由中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館制定的。將所有的期刊按照學(xué)科進(jìn)行分類，以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個等級。分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。

2023年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能
3區(qū)

2022年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能
3區(qū)

2021年12月舊的升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能
3區(qū)

2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 工程技術(shù) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能
4區(qū)

2021年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能
3區(qū)

2020年12月舊的升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
否 否 計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能
3區(qū)

投稿提示

Machine Learning(中文譯名機(jī)器學(xué)習(xí)雜志)是一本專注于工程技術(shù),計(jì)算機(jī)：人工智能領(lǐng)域的國際期刊，致力于為全球COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的研究者提供一個高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺。該期刊ISSN：0885-6125，E-ISSN：1573-0565，出版周期Monthly。在中科院的大類學(xué)科分類中，該期刊屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)范疇，而在小類學(xué)科中，它主要涵蓋了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE這一領(lǐng)域。編輯部誠摯邀請廣大計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家學(xué)者投稿，內(nèi)容可以涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)的綜合研究、實(shí)踐應(yīng)用、創(chuàng)新成果等方面。同時，我們也歡迎學(xué)者們就相關(guān)主題進(jìn)行簡短的交流和評論，以促進(jìn)學(xué)術(shù)界的互動與合作。為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計(jì)為 較慢,6-12周 。在此期間，編輯部將對所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價值和實(shí)用性。

值得一提的是，Machine Learning近期并未被列入國際期刊預(yù)警名單，這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認(rèn)可。該期刊為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺。因此，關(guān)注并投稿至Machine Learning無疑是一個明智的選擇，這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和研究成果的傳播。

多年來，我們專注于期刊投稿服務(wù)，能夠?yàn)槟治鐾扑]目標(biāo)期刊。憑借多年來豐富的投稿經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)指導(dǎo)，我們有效助力提升錄用幾率。點(diǎn)擊以下按鈕即可免費(fèi)咨詢。

投稿咨詢

期刊發(fā)文分析

機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
機(jī)構(gòu) 發(fā)文量
UNIVERSITY OF LONDON 13
NANJING UNIVERSITY 12
RIKEN 12
UNIVERSITY OF TOKYO 12
SLOVENIAN ACADEMY OF SCIENCES & ARTS (SASA... 10
IMPERIAL COLLEGE LONDON 9
INESC 9
UNIVERSITY OF OXFORD 9
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... 8
INSTITUT POLYTECHNIQUE DE PARIS 8
國家 / 地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
國家 / 地區(qū) 發(fā)文量
USA 53
England 42
GERMANY (FED REP GER) 39
CHINA MAINLAND 31
Japan 28
France 25
Australia 17
India 16
Italy 12
Netherlands 12
期刊引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計(jì)
期刊引用數(shù)據(jù) 引用次數(shù)
J MACH LEARN RES 166
MACH LEARN 138
IEEE T PATTERN ANAL 47
ANN STAT 43
IEEE T INFORM THEORY 31
J AM STAT ASSOC 25
PATTERN RECOGN 25
NEUROCOMPUTING 23
NEURAL COMPUT 22
IEEE T KNOWL DATA EN 20
期刊被引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計(jì)
期刊被引用數(shù)據(jù) 引用次數(shù)
IEEE ACCESS 881
REMOTE SENS-BASEL 361
SENSORS-BASEL 221
EXPERT SYST APPL 202
APPL SCI-BASEL 187
SCI REP-UK 186
NEUROCOMPUTING 168
INFORM SCIENCES 138
MACH LEARN 138
ENTROPY-SWITZ 133
文章引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計(jì)
文章引用數(shù)據(jù) 引用次數(shù)
Temporal pattern attention for multivariat... 18
The online performance estimation framewor... 17
Manifold-based synthetic oversampling with... 13
Emotion in reinforcement learning agents a... 12
Meta-QSAR: a large-scale application of me... 11
Analysis of classifiers' robustness to adv... 11
Bootstrapping the out-of-sample prediction... 10
Similarity encoding for learning with dirt... 10
ML-Plan: Automated machine learning via hi... 10
Instance spaces for machine learning class... 9

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