Knowledge-based SystemsSCIE
國際簡稱：KNOWL-BASED SYST 參考譯名：基于知識的系統(tǒng)
- 基本信息：
- ISSN：0950-7051
- E-ISSN：1872-7409
- 是否OA：未開放
- 是否預警：否
- TOP期刊：是
- 出版信息：
- 出版地區(qū)：NETHERLANDS
- 出版商：Elsevier
- 出版語言：English
- 出版周期：Bimonthly
- 出版年份：1987
- 研究方向：工程技術-計算機：人工智能
- 評價信息：
- 影響因子：7.2
- H-index：94
- CiteScore指數(shù)：14.8
- SJR指數(shù)：2.219
- SNIP指數(shù)：2.226
- 發(fā)文數(shù)據(jù)：
- Gold OA文章占比：8.59%
- 研究類文章占比：99.54%
- 年發(fā)文量：874
- 自引率：0.125
- 開源占比：0.0405
- 出版撤稿占比：0
- 出版國人文章占比：0.46
- OA被引用占比：0.0266...
英文簡介Knowledge-based Systems期刊介紹
Knowledge-Based Systems is an international, interdisciplinary and applications-oriented journal. This journal focuses on systems that use knowledge-based (KB) techniques to support human decision-making, learning and action; emphases the practical significance of such KB-systems; its computer development and usage; covers the implementation of such KB-systems: design process, models and methods, software tools, decision-support mechanisms, user interactions, organizational issues, knowledge acquisition and representation, and system architectures.
This journal's current leading topics are but not limited to:
? Big data techniques and methodologies, data-driven information systems, and knowledge acquisition
? Cognitive interaction and intelligent human interfaces
? Recommender systems and E-service personalization
? Intelligent decision support systems, prediction systems and warning systems
? Computational and artificial intelligence based systems and uncertain information processes
? Swarm intelligence and evolutionary computing
? Knowledge engineering, machine learning-based systems and web semantics
The journal also welcomes papers describing novel applications of knowledge based systems in any human endeavor: ranging from financial technology to engineering to health science or any other domain impacted by Artificial Intelligence technologies and its associated techniques and systems.
期刊簡介Knowledge-based Systems期刊介紹
《Knowledge-based Systems》自1987出版以來，是一本計算機科學優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學研究結果，并為計算機科學各個領域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺，以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。
該期刊投稿重要關注點：
Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Knowledge-based Systems Cite Score數(shù)據(jù)
- CiteScore：14.8
- SJR：2.219
- SNIP：2.226
| 學科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Decision Sciences 小類：Information Systems and Management | Q1 | 8 / 148 |
94% |
| 大類：Decision Sciences 小類：Management Information Systems | Q1 | 8 / 131 |
94% |
| 大類：Decision Sciences 小類：Software | Q1 | 28 / 407 |
93% |
| 大類：Decision Sciences 小類：Artificial Intelligence | Q1 | 31 / 350 |
91% |
CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。
中科院SCI分區(qū)Knowledge-based Systems 中科院分區(qū)
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) |
| 計算機科學 | 1區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 2區(qū) |
中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內(nèi)學術期刊依據(jù)影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數(shù)據(jù)，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。
中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次，類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始，這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。
JCR分區(qū)Knowledge-based Systems JCR分區(qū)
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 27 / 197 |
86.5% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 34 / 198 |
83.08% |
JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區(qū)，這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。
發(fā)文數(shù)據(jù)
- 國家/地區(qū)數(shù)量
- CHINA MAINLAND1020
- Spain129
- USA116
- Australia100
- England77
- India61
- Canada58
- Japan56
- Iran44
- Singapore39
本刊中國學者近年發(fā)表論文
-
1、Multi-relation graph convolutional network for Alzheimer's disease diagnosis using structural MRI
Author: Zhang, Jin; He, Xiaohai; Qing, Linbo; Chen, Xiang; Liu, Yan; Chen, Honggang
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 270, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2023.110546
-
2、Light field angular super-resolution based on intrinsic and geometric information
Author: Wang, Lingyu; Ren, Lifei; Wei, Xiaoyao; Yang, Jiangxin; Cao, Yanlong; Cao, Yanpeng
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 270, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2023.110553
-
3、MSBPR: A multi-pairwise preference and similarity based Bayesian personalized ranking method for recommendation
Author: Zeng, Liang; Guan, Jiewen; Chen, Bilian
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 260, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.110165
-
4、Multiplex network community detection algorithm based on motif awareness
Author: Li, Chunying; Guo, Xiaojiao; Lin, Weijie; Tang, Zhikang; Cao, Jinli; Zhang, Yanchun
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 260, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.110136
-
5、Ranking influential spreaders based on both node k-shell and structural hole
Author: Zhao, Zhili; Li, Ding; Sun, Yue; Zhang, Ruisheng; Liu, Jun
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 260, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.110163
-
6、Data and knowledge co-driving for cancer subtype classification on multi-scale histopathological slides
Author: Yu, Bo; Chen, Hechang; Zhang, Yunke; Cong, Lele; Pang, Shuchao; Zhou, Hongren; Wang, Ziye; Cong, Xianling
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 260, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.110168
-
7、Hyperparameter optimization through context-based meta-reinforcement learning with task-aware representation
Author: Wu, Jia; Liu, Xiyuan; Chen, Senpeng
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 260, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.110160
-
8、Semi-supervised learning with pseudo-negative labels for image classification
Author: Xu, Hao; Xiao, Hui; Hao, Huazheng; Dong, Li; Qiu, Xiaojie; Peng, Chengbin
Journal: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. 2023; Vol. 260, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.knosys.2022.110166
投稿常見問題
-
請問這本期刊屬于什么級別呢？可用于職稱評定嗎？
一般刊物只分省級、部級、核心，期刊本身是沒有幾類劃分的，具體是幾類或者幾級，您可以對照單位的分類文件確認一下。Knowledge-based Systems雜志是由Elsevier出版的一本SCIE，可用于職稱評定。
-
你們能夠提供哪些核心期刊的咨詢服務？
大多數(shù)核心期刊我們都是可以提供咨詢服務的。目前核心期刊主要分為以下幾類：1.國內(nèi)核心：按照權威度排序，社科類：南大核心>南大擴展>北大核心>科技核心 按照權威度排序。工科類：CSCD C庫>CSCD E庫（相當于CSCD擴展）>北大核心>科技核心。2.國外核心（全英文）：按照權威度排序為：SSCI=SCI>EI>ISTP=CPCI。
-
想快速發(fā)表，可以加急嗎？
為了確保您的職稱評定順利進行，我們建議提前半年到一年開始準備，這樣能夠保證有充足的時間來處理所有相關事宜。如果客戶需要加急服務，我們會與雜志社進行溝通，以確定是否可以提供加急服務。請注意，如果確認可以加急，可能會收取一定的加急費用。
-
你們提供的服務可以確保稿件被發(fā)表嗎？
期刊編輯會綜合考慮多個因素，如發(fā)表范圍、學術價值和原創(chuàng)性等，對稿件進行綜合評估。盡管任何機構均無法保證每篇稿件都會被發(fā)表，但我們可以用專業(yè)知識和豐富經(jīng)驗，協(xié)助您理解并遵循期刊的發(fā)表要求，從而提高您的稿件被發(fā)表的機率。
-
請問期刊發(fā)表的費用如何？
期刊發(fā)表的費用因期刊不同而異。根據(jù)您的需求，我們會為您推薦性價比最高的期刊，并提供專業(yè)的期刊供您選擇。一般來說，只要符合職稱要求，大多數(shù)作者都會選擇性價比最高的期刊作為意向期刊進行重點咨詢。我們會為您提供詳細的期刊信息和費用說明，以確保您能夠做出明智的選擇。
-
如果稿件被拒，未能成功發(fā)表，費用是否可以退還？
一般來說，我們推薦的期刊和您的專業(yè)方向、文章情況都是匹配的，極少出現(xiàn)稿件被拒的情況。如果稿件被拒，期刊編輯會提供詳細的拒稿信和建議，以幫助您了解拒稿原因并改進您的稿件。關于退款政策，具體情況可能因期刊不同而異，請您咨詢我們的工作人員以獲取詳細信息。
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