本刊特点： AMI核心（2022-2026版）,CSCD扩展（2023-2024）,高质量科技期刊（T2）,CSSCI来源期刊（2023-2024）,中文核心期刊（2023-2026年版）,EI 中国期刊(2024版), 科技核心期刊（2024社会科学）,万方收录,知网收录,目次收录（维普）,NCPSSD（国家哲学社会科学文献中心库）,第一批认定学术期刊,在读博士+项目可发
期刊基本信息
出版周期：月刊 级别：核心期刊
主管部门：中国科学院
主办单位：中国科学院文献情报中心
编辑部：《数据分析与知识发现》编辑部
中国国内刊号：CN10-1478/G2
国际标准刊号：ISSN 2096-3467
邮发代号：82-421
价格：80元/期
知网复合影响因子：3.679
知网综合影响因子：2.328
杂志社联系方式
地址：北京中关村北四环西路33号
邮编：100190
电话：010-82626611-6626；82624938
微信公号：数据分析与知识发现
杂志邮箱：jishu@mail.las.ac.cn
官方网站：http://www.infotech.ac.cn
杂志征稿投稿要求
《数据分析与知识发现》期刊征文
【2024年02期信息】
1 期刊定位
《数据分析与知识发现》聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用，致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。
期刊依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域，帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧（洞察力）、从知识和智慧推演并设计解决方案，并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。
2 征稿范围
期刊广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法，研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等，尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决策的理论、方法和技术。主题领域包括：
（1）基于大规模数据的数据挖掘和知识发现的新技术与新方法。包括但不局限于社会网络分析、知识图谱、舆情监测、竞争情报分析、产业技术分析、竞争力评价、决策分析以及循证政策分析等。所涉及数据包括各类元数据、文本与网络数据、市场数据、社会数据、科学数据、多媒介数据等。
（2）基于知识组织、支持智能检索与分析的知识基础设施建设。尤其针对科学数据集与智能实验室、教育数据集与智能校园、社会与管理数据集和智能社会管理、数字图书馆/数字档案馆/数字科技馆/数字出版平台以及各个领域的大数据化知识基础设施，所涉及方法包括但不局限于语义标注、知识组织、数据监管、关联数据、数据融汇、语义化平台、智能化流程、可视化管理与决策等。
（3）利用知识计算和知识发现技术驱动、优化和监控各类管理、服务、创新流程与机制的方法、技术和系统。
包括但不局限于新型语义化学术交流体系、移动交互知识服务系统、合作交互知识管理机制、数字教育组织与管理、数字科研组织与管理、开放数字创客空间、智能化电子政务、智能化应急管理等。
3 选题方向
知识组织（Knowledge organization）；数据挖掘（Data mining）；关联数据（Linked data）；数据与知识融汇（Data and knowledge integration）；知识发现（Knowledge discovery）；语义网络（Semantic Web）；文献计量、科学计量和网络 计 量（Bibliometrics，Scientometrics，Webometrics）；社 会 计 量 与 社 交 网 络 分 析（Social informatics and social network analysis）；竞 争 情 报（Competitive intelligence）；舆 情 监 测（Public opinion monitoring）；预 测 分 析（Predictive analysis）；循证政策分析（Evidence-based policy analysis）；数据分析驱动的科研管理（Data analyticsdriven research management）；数据分析驱动的教育组织（Data analyticsdriven learning organization）；数据分析驱动的知识服务管理（Data analytics-driven knowledge service management）；数据分析驱动的群组活动组织（Data analytics-driven event and activity organization）；数 据 分 析 驱 动 的 合 作 交 互 及 其 管 理（Data analytics-driven collaboration and its management）；智能化知识基础设施（Intelligent knowledge infrastructure）；支持数据分析与知识发现的开放支撑平台（Open platform supportive data integration，data analysis and knowledge discovery）；知识分析师人才培养（Training for knowledge analytics）……
4 论文要求及说明
本刊主要用稿类型、写作要求及学术规范请参见本刊网站（http：//www.infotech.ac.cn）“作者指南”。
评论列表（10条）
审稿时间：1个月
文章字数：13559字
我的学历：在读硕士
录用情况：尚无回复
期刊点评：前期是挺快的，估计的外审时间是20天，但截至今天外审超期一天了还未回复，究竟是什么原因？有没有当初和我一样的小伙伴，最后怎么样了？是不是意味着要拒稿呀？
期刊点评：请问反馈初审后复审超期的学友后来都如何了
审稿时间：1个月
文章字数：12000字
我的学历：在读博士
有无课题：省部级
期刊点评：不知道是咋回事，我周五下午投的，然后编辑周五初审就过了，突然复审，以为要黄了，周六复审又过了。但是为啥我的外审这么慢，编辑给20天的外审时间，到现在外审已经一个月了还不返回意见。我大概能估摸出给谁了，因为这一主题这个期刊之前就一个人发过。外审拖着不回信算啥事？跟你无冤无仇的。期刊单盲就是个大问题，能不能双盲只看质量？哎，无名小卒发个文章为啥这么难？
审稿时间：15天
我的学历：在读硕士
录用情况：尚无回复
有无课题：省部级
是否回复：有自动回复
期刊点评：审稿速度很快，15号投16号就初审过了，但是没有和大家一样进入“外审”，而且“编辑部复审”，想问问各位学友是不是文章质量不行编辑部需要再看看呢？谢谢大家
审稿时间：3个月
文章字数：11000字
版面费：2000元
我的学历：在读博士
录用情况：修改后录用
有无课题：省部级
期刊点评：真难啊，同学审稿一个月，我这弄了3个月，一直改。可能文章质量确实差了很多，还是得提升水平
审稿时间：5个月
我的学历：在读硕士
录用情况：修改后录用
有无课题：国家级
投稿主题：深度学习算法
期刊点评：先说审稿周期，这个期刊审稿有时候快，有时候慢很不稳定。然后就是发这个期刊需要国家级别的课题，国家级别的课题，国家级别的课题，我做过比较，之前我挂的是省部级别课题直接被拒，后来找了个国家基金挂上去了，然后又换了个题目，改了点内容有提交了一次，初审过了之后第三天就直接外审了，所以，这个期刊的编辑只看有误国家课题，没有的话大概率会直接pass掉，即使文章写的很好！（当然个别例子除外）
期刊点评：工作量大的，数据分析独特的录稿率大如果你的文章写得一般人看不懂，那录稿率也大建议使用机器学习和语言模型类似的方法，不要用问卷调查，回归描述性统计这些方法，大概率拒稿，顶级大佬除外。
审稿时间：3个月
文章字数：13000字
版面费：2000元
我的学历：在读博士
录用情况：修改后录用
有无课题：校级
是否回复：有自动回复
投稿主题：技术创新评估
期刊点评：这个期刊在图情领域口碑很好，审稿很快！外审专家效率很高，复审需要多等些时间。主编终审时又提了三个修改意见，感觉这个期刊还是比较格式化的，需要写明创新点，与已有研究的不同，本方法的优越性等相关方面，注重创新，文章逻辑。总体来说，在修改中也将论文细细打磨了一次。
审稿时间：3个月
文章字数：12000字
版面费：2000元
我的学历：在读博士
录用情况：修改后录用
有无课题：省部级
见刊周期：5个月
投稿主题：数字人文
期刊点评：其实投稿的主题并不是期刊特别喜欢的，数据分析喜欢文本挖掘、深度学习之类的文章，但是还是按照应用型论文模板修改去投了试试。虽然审稿很波折，不过还好最后还是录了。此外，审稿意见很好也很尖锐。
录用情况：尚无回复
期刊点评：10.09投稿，三天初审，直接复审，猜测可能论文太菜，在收和不收之间徘徊？？，但是复审时间到了，现在依旧显示编辑部正在处理。。这咋意思呢