《Machine Learning And Knowledge Extraction》是一本国际知名的Multiple领域的期刊，被SCIE数据库收录，这表明其在国际学术界得到了广泛的认可。
该刊一直致力于Multiple领域的学术研究与传播，由MDPI AG出版发行，其ISSN：2504-4990，便于在全球范围内精准识别。该刊以English作为出版语言，这使得它能够跨越语言障碍，在国际上广泛传播计算机科学领域的前沿研究成果，为相关领域的学者提供交流平台。
该刊的最新影响因子为8.4，表明其发表的文章在学术界具有较高的引用率，反映了其在计算机：人工智能领域的影响力。
期刊评价指数
历年CiteScore与影响因子趋势图
在JCR分区中《Machine Learning And Knowledge Extraction》期刊的学科分区为Q1区，表明其在该领域具有较高的学术影响力。
WOS(JCR)分区
2025-2026年最新版
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 32 / 210 |
85 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q1 | 23 / 185 |
87.8 |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q1 | 36 / 369 |
90.4 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 62 / 210 |
70.71 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 65 / 185 |
65.14 |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 116 / 371 |
68.87 |
2023-2024年最新版
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 64 / 197 |
67.8 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 45 / 169 |
73.7 |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 100 / 352 |
71.7 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 81 / 198 |
59.34 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 72 / 169 |
57.69 |
| 学科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 140 / 354 |
60.59 |
WOS(JCR)分区是科睿唯安公司制定的分区，每年出版一本《期刊引用报告》）。JCR分区可以帮助学者和研究人员选择合适的期刊发表自己的研究成果，提高论文的可见性和影响力。其次，JCR分区也是评估学者和研究机构绩效的重要指标之一。许多高校和科研机构会根据研究人员发表的论文数量和影响因子来评估其学术水平和研究能力。
《Machine Learning And Knowledge Extraction》期刊的年发文量为175，这有助于作者投稿并提高发表机会。审稿速度：平均审稿速度预计为7 Weeks，表明其审稿过程相对严谨且需要一定时间。
对于投稿，文章要具备创新性、科学性和实用性等特质，需要有较高的学术水准，能够为计算机科学领域的研究人员提供新知识、新见解，而且写作要规范、清晰，具体的投稿要求可联系在线客服。
综上所述，该刊具有较高的学术影响力和认可度，其严谨的审稿过程以及广泛的收录都为其在学术界树立了良好的声誉。
本文内容整理自网络公开平台，如遇信息错误，请及时通过在线客服与我们联系。
