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国际标准简称：KNOWL-BASED SYST
人气 6276
《Knowledge-based Systems》是一本专注于计算机人工智能领域的English学术期刊，创刊于1987年，由Elsevier出版商出版，出版周期Bi-monthly。该刊发文范围涵盖计算机人工智能等领域，旨在及时、准确、全面地报道国内外计算机人工智能工作者在该领域的科学研究等工作中取得的经验、科研成果、技术革新、学术动态等。该刊已被SCI、SCIE、EI数据库收录，在中科院最新升级版分区表中，该刊分区信息为大类学科计算机科学1区，2026年影响因子为8。
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.
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 2区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 2区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 2区 | 是 | 否 |
中科院分区：中科院分区是SCI期刊分区的一种，是由中国科学院国家科学图书馆制定出来的分区。主要有两个版本，即基础版和升级版。2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表推出了升级版，实现了基础版和升级版的并存过渡；升级版是对基础版的延续和改进，将期刊由基础版的13个学科扩展至18个，科研评价将更加明确。
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 34 / 210 |
84
|
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 38 / 210 |
82.14
|
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 26 / 204 |
87.5
|
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 35 / 204 |
83.09
|
JCR分区：JCR（Journal Citation Reports）由科睿唯安公司（前身为汤森路透）开发。JCR没有设置大类,只将期刊分为176个具体学科，也就是中科院分区中的小类学科。基于不同学科的当年影响因子高低进行排序，将期刊的数量均匀分为四个部分，Q1区代表学科分类中影响因子排名前25%的期刊，以此类推，Q2区为前25%-50%期刊，Q3区为前50%-75%期刊，Q4区为75%以后期刊。
CiteScore排名：
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Decision Sciences 小类：Information Systems and Management | Q1 | 15 / 222 |
93%
|
| 大类：Decision Sciences 小类：Software | Q1 | 38 / 503 |
92%
|
| 大类：Decision Sciences 小类：Artificial Intelligence | Q1 | 50 / 570 |
91%
|
| 大类：Decision Sciences 小类：Management Information Systems | Q1 | 14 / 143 |
90%
|
CiteScore值计算方式：例如2024公布的CiteScore是将统计在 2020年-2023年间年所发表文章的引用次数除以在 2020年-2023年间所发表的发文总数。
CiteScore数据来源：是由全球著名学术出版商Elsevier（爱思唯尔）基于其Scopus数据库推出的期刊评价指标。CiteScore指数以四年区间为基准来计算每本期刊的平均被引用次数，并提供期刊领域排名、期刊分区的相关信息，它的作用是测量期刊的篇均影响力。
近年中科院分区趋势图
近年IF值(影响因子)趋势图
影响因子：是美国科学信息研究所(ISI)的期刊引证报告(JCR)中的一项数据。指的是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。自1975年以来，每年定期发布于“期刊引证报告”(JCR)。
| 机构名称 | 发文量 |
| SICHUAN UNIVERSITY | 56 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 50 |
| UNIVERSITY OF GRANADA | 49 |
| HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLO... | 45 |
| XIDIAN UNIVERSITY | 43 |
| UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCI... | 40 |
| XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY | 35 |
| HUNAN UNIVERSITY | 32 |
| IWATE PREFECTURAL UNIVERSITY | 31 |
| TSINGHUA UNIVERSITY | 31 |
| 国家/地区 | 发文量 |
| CHINA MAINLAND | 1020 |
| Spain | 129 |
| USA | 116 |
| Australia | 100 |
| England | 77 |
| India | 61 |
| Canada | 58 |
| Japan | 56 |
| Iran | 44 |
| Singapore | 39 |
| 文章引用名称 | 引用次数 |
| Graph embedding techniques, ... | 148 |
| An efficient binary Salp Swa... | 96 |
| Evolutionary Population Dyna... | 84 |
| Emperor penguin optimizer: A... | 76 |
| Consensus reaching in social... | 76 |
| Predicting protein structura... | 70 |
| Binary dragonfly optimizatio... | 64 |
| A novel adversarial learning... | 52 |
| Convolutional neural network... | 50 |
| Multi-Imbalance: An open-sou... | 49 |
| 被引用期刊名称 | 数量 |
| IEEE ACCESS | 1435 |
| KNOWL-BASED SYST | 1112 |
| J INTELL FUZZY SYST | 561 |
| INFORM SCIENCES | 454 |
| SOFT COMPUT | 444 |
| EXPERT SYST APPL | 370 |
| APPL SOFT COMPUT | 352 |
| INT J MACH LEARN CYB | 234 |
| APPL INTELL | 233 |
| COMPUT IND ENG | 228 |
| 引用期刊名称 | 数量 |
| KNOWL-BASED SYST | 1112 |
| INFORM SCIENCES | 591 |
| EXPERT SYST APPL | 359 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 296 |
| NEUROCOMPUTING | 274 |
| IEEE T KNOWL DATA EN | 265 |
| APPL SOFT COMPUT | 223 |
| PATTERN RECOGN | 216 |
| J MACH LEARN RES | 208 |
| IEEE T FUZZY SYST | 181 |
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中科院分区 1区
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