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ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

eISSN: 1556-472XpISSN: 1556-4681

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6
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< 5
SJR
Q1Computer Science (all)
SNIP
2.01

ジャーナル概要

概要
  • 出版社
    ASSOC COMPUTING MACHINERY
  • 言語
    English
  • 発行頻度
    Quarterly
基本情報
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トピックス

Feature selection
Community structure
Network embedding
Knowledge graph
Anomaly detection
Langevin dynamics
Sequence
Household income
Reconstruction error
Label propagation
Social media
Transformative learning
Mental health
Evolutionary computation
Approximation algorithm
Dictionary learning
Topic model
Similarity measure
Tensor decomposition
Synthetic data

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よくある質問

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data の創刊はいつですか。 Faqs

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data の創刊は 2007 年です。

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data の発行頻度は。 Faqs

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data の発行頻度は Quarterlyです。

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Dataの出版社はどこですか。 Faqs

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data の出版社はASSOC COMPUTING MACHINERYです。

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Dataの指標はEditage内のどこで確認できますか。 Faqs

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data の主な指標はEditage内の本ページ上部で確認できます。

ACM Transactions on Knowledge Discovery from DataのeISSNとpISSN番号はなんですか。 Faqs

ACM Transactions on Knowledge Discovery from DataのeISSN番号は1556-472X、pISSN番号は 1556-4681です。

このジャーナルのメインとぴっくはなんですか。 Faqs

このジャーナルはFeature selection, Community structure, Network embedding, Knowledge graph, Anomaly detection, Langevin dynamics, Sequence, Household income, Reconstruction error, Label propagation, Social media, Transformative learning, Mental health, Evolutionary computation, Approximation algorithm, Dictionary learning, Topic model, Similarity measure, Tensor decomposition, Synthetic dataを含むトピックに対応しています。

研究内容に合った適切なジャーナルを選ばなければならない理由は何ですか。 Faqs

適切なジャーナルを選ぶことで、あなたの研究内容がもっと関連性が高い読者層に届き、研究のインパクトやその分野への貢献度を最大化させることができるからです。

どのジャーナルを選ぶかは今後のキャリアに影響を与えますか。 Faqs

はい、著名なジャーナルから出版することは、あなたの経歴にもプラスに働くため、その後の助成金やキャリアプランにも影響があります。

よりハイインパクトのジャーナルを狙うべきですか。 Faqs

ハイインパクトジャーナルから出版することはより多くの人の目に研究が触れることになりますが、同時に高い競争率の中から出版に漕ぎつける必要があります。そのため、インパクトファクターと出版にかかる工数のバランスを考慮するべきです。