所屬分類： 加入收藏 SCIE 期刊 計算機科學(xué) 中科院 3區(qū) JCR Q1
機器學(xué)習(xí)研究雜志
機器學(xué)習(xí)研究雜志雜志簡介
- 出版商：Microtome Publishing
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：開放
- 出版周期：Bimonthly
- 出版年份：2001
- 中文名稱：機器學(xué)習(xí)研究雜志
- 是否OA：開放
機器學(xué)習(xí)研究雜志（國際簡稱J MACH LEARN RES，英文名稱Journal Of Machine Learning Research）是一本開放獲取（OA）國際期刊，自2001年創(chuàng)刊以來，始終站在計算機科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在計算機科學(xué)領(lǐng)域各個方面達到最高科學(xué)標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為計算機科學(xué)事業(yè)的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業(yè)道德標準，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自USA、CHINA MAINLAND、France、England、GERMANY (FED REP GER)、Canada、Switzerland、Israel、Netherlands、Singapore等國家和地區(qū)的研究者在《Journal Of Machine Learning Research》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章102篇、2015年：發(fā)表文章115篇、2016年：發(fā)表文章237篇、2017年：發(fā)表文章149篇、2018年：發(fā)表文章169篇、2019年：發(fā)表文章184篇、2020年：發(fā)表文章252篇、2021年：發(fā)表文章252篇、2022年：發(fā)表文章73篇、2023年：發(fā)表文章349篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球計算機科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Journal Of Machine Learning Research》將繼續(xù)致力于推動計算機科學(xué)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進步，為全球計算機科學(xué)問題的解決貢獻力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：4.3
- Gold OA文章占比：0.00%
- CiteScore：18.8
- 年發(fā)文量：349
- SJR指數(shù)：2.796
- H-index：173
- SNIP指數(shù)：4.031
- 出版國人文章占比：0.09
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS | SCIE | Q1 | 21 / 84 |
75.6% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 54 / 197 |
72.8% |
| 按JCI指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS | SCIE | Q2 | 29 / 84 |
66.07% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 74 / 198 |
62.88% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 計算機科學(xué) 3區(qū) |
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
自動化與控制系統(tǒng)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計算機：人工智能
3區(qū)
3區(qū)
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CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 18.8 | 2.796 | 4.031 |
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學(xué)術(shù)指標分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | J MACH LEARN RES | 430 |
| 2 | ANN STAT | 264 |
| 3 | IEEE T INFORM THEORY | 161 |
| 4 | J R STAT SOC B | 138 |
| 5 | J AM STAT ASSOC | 136 |
| 6 | MACH LEARN | 90 |
| 7 | BIOMETRIKA | 74 |
| 8 | NEURAL COMPUT | 63 |
| 9 | MATH PROGRAM | 62 |
| 10 | SIAM J OPTIMIZ | 62 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | IEEE ACCESS | 1488 |
| 2 | NEUROCOMPUTING | 494 |
| 3 | J MACH LEARN RES | 430 |
| 4 | SENSORS-BASEL | 266 |
| 5 | SCI REP-UK | 263 |
| 6 | PATTERN RECOGN | 253 |
| 7 | EXPERT SYST APPL | 229 |
| 8 | IEEE T NEUR NET LEAR | 226 |
| 9 | APPL SCI-BASEL | 218 |
| 10 | KNOWL-BASED SYST | 208 |
高引用文章
- Deep Hidden Physics Models: Deep Learning of Nonlinear Partial Differential Equations引用次數(shù)：49
- Neural Architecture Search: A Survey引用次數(shù)：43
- Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey引用次數(shù)：29
- To Tune or Not to Tune the Number of Trees in Random Forest引用次數(shù)：26
- Pyro: Deep Universal Probabilistic Programming引用次數(shù)：26
- All Models are Wrong, but Many are Useful: Learning a Variable's Importance by Studying an Entire Class of Prediction Models Simultaneously引用次數(shù)：25
- Emergence of Invariance and Disentanglement in Deep Representations引用次數(shù)：22
- PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outlier Detection引用次數(shù)：22
- Quantized Neural Networks: Training Neural Networks with Low Precision Weights and Activations引用次數(shù)：20
- Hyperband: A Novel Bandit-Based Approach to Hyperparameter Optimization引用次數(shù)：20
