Machine Learning And Knowledge Extraction雜志簡介
Machine Learning And Knowledge Extraction是由MDPI AG出版商主辦的專業學術期刊，一直以高質量的內容贏得業界的尊重。該期刊擁有正式的刊號（ISSN：2504-4990），其出版地區設在Switzerland。該期刊的核心使命旨在推動專業及學科界的教育研究與實踐經驗的交流，發表同行有創見的學術論文，提倡學術爭鳴，激發學術創新，開展國際間學術交流，為領域的發展注入活力。
該期刊讀者群體主要包括的專業人員，研究生、本科生以及領域愛好者，這些讀者群體來自全球各地，具有廣泛的學術背景和興趣。Machine Learning And Knowledge Extraction已被國際權威學術數據庫“ SCIE（Science Citation Index Expanded） ”收錄，方便全球范圍內的學者和研究人員檢索和引用，有助于推動領域的研究進展和創新發展。
收錄信息
CiteScore（2024年最新版）
- CiteScore：8.5
- SJR：0
- SNIP：1.822
| 學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 大類：Engineering 小類：Engineering (miscellaneous) | Q1 | 14 / 151 |
91% |
| 大類：Engineering 小類：Artificial Intelligence | Q1 | 63 / 301 |
79% |
CiteScore: 這一創新指標力求提供更為全面且精確的期刊評估，打破了過去僅依賴單一指標如影響因子的局限。它通過綜合廣泛的引用數據，跨越多個學科領域，從而確保了更高的透明度和開放性。作為Scopus中一系列期刊指標的重要組成部分，包括SNIP（源文檔標準化影響）、SJR（SCImago雜志排名）、引用文檔計數以及引用百分比。Scopus整合以上指標，幫助研究者深入了解超過22,220種論著的引用情況。您可在Scopus Joumal Metrics website了解各個指標的詳細信息。
CiteScore分區值與影響因子值數據對比
WOS期刊JCR分區（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 64 / 197 |
67.8% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 45 / 169 |
73.7% |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 100 / 352 |
71.7% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 81 / 198 |
59.34% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 72 / 169 |
57.69% |
| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 140 / 354 |
60.59% |
JCR（Journal Citation Reports）分區，也被稱為JCR期刊分區，是由湯森路透公司（現在屬于科睿唯安公司）制定的一種國際通用和公認的期刊分區標準。JCR分區基于SCI數據庫，按照期刊的影響因子進行排序，按照類似等分的方式將期刊劃分為四個區：Q1、Q2、Q3和Q4。需要注意的是，JCR分區的標準與中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）存在不同之處。例如，兩者的分區數量不同，JCR分為四個區，而中科院分區則分為176個學科，每個學科又按照影響因子高低分為四個區。此外，兩者的影響因子取值范圍也存在差異。
歷年發文數據
| 年份 | 年發文量 |
| 2014 | 0 |
| 2015 | 0 |
| 2016 | 0 |
| 2017 | 0 |
| 2018 | 0 |
| 2019 | 0 |
| 2020 | 0 |
| 2021 | 45 |
| 2022 | 56 |
| 2023 | 92 |