数据挖掘sci顶级期刊

　　关于数据挖掘方向的sci期刊也是不在少数，但要说顶级期刊那么大都是该领域具有极高价值的，因此有一定的发表难度。下面就为大家整理了几本数据挖掘方面的sci顶级期刊，可以根据自身实际情况来参考着选择。

　　1、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

　　期刊ISSN：1041-4347

　　中科院分区：2区

　　期刊简介：范围包括计算机科学、人工智能、电气工程、计算机工程和其他适当领域的知识和数据工程方面。该交易会提供了一个国际和跨学科论坛，以交流知识和数据工程新发展的结果，以及硬件和软件中这些想法的可行性研究。

　　2、DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY

　　期刊ISSN：1384-5810

　　中科院分区：3区

　　期刊简介：数据收集、存储和分发方面的进步产生了对辅助数据分析的计算工具和技术的需求。作为一个快速发展的研究和应用领域，建立在许多领域的技术和理论基础上，包括统计学、数据库、模式识别和学习、数据可视化、不确定性建模、数据仓库和OLAP、优化和高性能计算。

　　3、ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

　　期刊ISSN：1556-4681

　　中科院分区：3区

　　期刊简介：TKDD欢迎关于知识发现和分析各种形式数据的全面研究的论文。鼓励在大型分布式计算机网络、并行或多处理计算机或新数据设备的背景下探索上述主题的论文。还鼓励论文描述当前数据挖掘技术无法满足的新兴数据挖掘应用。

　　4、ACM TRANSACTIONS ON INFORMATION SYSTEMS

　　期刊ISSN：1046-8188

　　中科院分区：2区

　　期刊简介：ACM信息系统学报(TOIS)发布了关于信息检索(如搜索引擎、推荐系统)的论文，其中包括新的原则性信息检索模型或算法，具有可靠的经验验证;对信息检索或信息寻求产生新见解的观察、实验和/或理论研究;现有信息检索技术的应用说明，说明了这些技术的优点和缺点等等。

　　5、ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

　　期刊ISSN：2157-6904

　　中科院分区：3区

　　期刊简介：ACM TIST每季度出版一次(每年六期)。是一份学术期刊，以多学科视角发表关于智能系统、适用算法和技术的最高质量论文。智能系统是一种使用人工智能(AI)技术提供重要服务(例如，作为更大系统的一部分)的系统，以允许集成系统在现实世界中感知、推理、学习和智能行动。

　　以上就是对数据挖掘方面的sci顶级期刊的介绍，大家可以根据自身的实际需求情况，来选择合适的期刊投稿发表，如果不知道该如何选择或者选择困难的话，可以随时向本站学术顾问寻求帮助。

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