数据分析与知识发现杂志 CSSCI南大期刊 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

数据分析与知识发现杂志介绍

《数据分析与知识发现》杂志是一本专注于数据分析和知识发现领域的权威性期刊，旨在推动数据科学和知识管理的研究和应用，为学术界和行业界提供最新的研究成果和实践经验。涵盖了数据分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、大数据技术、知识图谱等多个研究方向。它旨在促进数据科学与人工智能的交叉应用，推动数据驱动的决策和智能化发展。内容包括原创性研究论文、综述、案例分析、技术报告等。其论文涵盖了数据分析和知识发现方面的理论研究、应用案例和技术探索，具有很高的学术价值和实用性。

该杂志以学术性和专业性为核心，追求研究的创新性、实用性和可重复性。读者主要包括数据科学、人工智能领域的学术研究人员、工程技术人员、企事业单位的决策者和数据分析师等。它为读者提供了了解最新研究成果、技术趋势和行业前沿的机会。定期举办学术研讨会、论坛等活动，促进学术交流和合作。同时，它还与国内外的科研机构、高校、企事业单位建立紧密合作关系，推动数据科学和知识管理领域的研究和应用，致力于推动数据科学和知识管理领域的研究和应用。它为学术界和行业界提供了一个交流、合作和学习的平台，推动数据驱动的智能化发展。

数据分析与知识发现杂志征稿要求

1.作者是指对论文作出了实质性贡献的人（包括自然人、法人或组织）。作者署名次序原则上以贡献大小决定排序，由论文全体署名作者在投稿前共同商定，投稿后原则上不得变更。

2.稿件中的注释请以脚注形式在当页页脚标出。引用报刊资料，请注明作者姓名、文章标题、刊名、刊期；引用书籍资料，请注明作者姓名、书名、出版社、出版时间和页码；引用互联网资料，请注明作者姓名、文献名、网址和时间。

3.标题层次一律用阿拉伯数字连续编号，不同层次的数字之间加下圆点相隔，最末数字后不加标点，如第一级标题用“1”、第二级标题用“1.1”、第三级标题用“1.1.1”等。

4.参考文献的引用应严格遵循“著录直接引用文献，最必要、最主要、最新的和正式出版的文献”的原则，未公开发表的资料一律不得引用。

5.来稿一律文责自负。根据《著作权法》，本刊对决定刊用的文稿可作文字修改、删节，凡有涉及原意的修改，则提请作者考虑。

6.参考文献：请在文章末尾列出所有引用的参考文献。引用参考文献时，请按照学术规范进行引用注明。

7.图表与插图：如有需要，请适度使用图片、图表或其他插图来支持文章的描述和分析。请确保图表清晰可辨、插图质量高，并提供适当的图题或注释。

8.文章语言：请使用准确、简练的语言撰写文章。避免使用过多的行话和专业术语，使文章易于理解。如有需要，可以适度使用图表、算法或示例来说明您的研究和分析过程。

9.文章结构：请按照引言、研究背景、方法与技术、实验与分析、结论等部分撰写文章。每个部分的内容要简明扼要、逻辑清晰，以帮助读者准确理解您的研究目的、方法和发现。

10.文章内容：本杂志专注于数据科学与信息检索的研究。欢迎您在数据挖掘、机器学习、自然语言处理、内容推荐、知识图谱等领域开展研究。请确保您的研究具有创新性、实用性和学术价值，能为数据分析与知识发现领域提供新的理论观点和方法。