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Journal Of Machine Learning Research

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影響因子:4.3

年發(fā)文量:349

機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志

SCIE
Journal Of Machine Learning Research

《機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志》(Journal Of Machine Learning Research)是一本以工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能綜合研究為特色的國(guó)際期刊。該刊由Microtome Publishing出版商創(chuàng)刊于2001年,刊期Bimonthly。該刊已被國(guó)際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。期刊聚焦工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺(tái)。該刊2023年影響因子為4.3。CiteScore指數(shù)值為18.8。

投稿咨詢 加急發(fā)表

期刊簡(jiǎn)介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間: 約2月

The Journal of Machine Learning Research (JMLR) provides an international forum for the electronic and paper publication of high-quality scholarly articles in all areas of machine learning. All published papers are freely available online.

JMLR has a commitment to rigorous yet rapid reviewing.

JMLR seeks previously unpublished papers on machine learning that contain:

new principled algorithms with sound empirical validation, and with justification of theoretical, psychological, or biological nature;

experimental and/or theoretical studies yielding new insight into the design and behavior of learning in intelligent systems;

accounts of applications of existing techniques that shed light on the strengths and weaknesses of the methods;

formalization of new learning tasks (e.g., in the context of new applications) and of methods for assessing performance on those tasks;

development of new analytical frameworks that advance theoretical studies of practical learning methods;

computational models of data from natural learning systems at the behavioral or neural level; or extremely well-written surveys of existing work.

《機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志》(JMLR)為機(jī)器學(xué)習(xí)各個(gè)領(lǐng)域的高質(zhì)量學(xué)術(shù)文章的電子版和紙質(zhì)出版提供了一個(gè)國(guó)際論壇。所有已發(fā)表的論文均可在線免費(fèi)獲取。

JMLR 致力于嚴(yán)格而快速的審查。

JMLR 尋求以前未發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)論文,其中包含:

具有可靠經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證的新原理算法,以及理論、心理或生物學(xué)性質(zhì)的論證;

實(shí)驗(yàn)和/或理論研究,對(duì)智能系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)和行為產(chǎn)生新的見解;

現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)用說(shuō)明,闡明了方法的優(yōu)缺點(diǎn);

新學(xué)習(xí)任務(wù)的形式化(例如,在新的應(yīng)用背景下)和評(píng)估這些任務(wù)表現(xiàn)的方法;

開發(fā)新的分析框架,推動(dòng)實(shí)踐學(xué)習(xí)方法的理論研究;

行為或神經(jīng)層面的自然學(xué)習(xí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的計(jì)算模型;或?qū)ΜF(xiàn)有工作進(jìn)行極其出色的調(diào)查。

《Journal Of Machine Learning Research》(機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志)編輯部通訊方式為MICROTOME PUBL, 31 GIBBS ST, BROOKLINE, USA, MA, 02446。如果您需要協(xié)助投稿或潤(rùn)稿服務(wù),您可以咨詢我們的客服老師。我們專注于期刊咨詢服務(wù)十年,熟悉發(fā)表政策,可為您提供一對(duì)一投稿指導(dǎo),避免您在投稿時(shí)頻繁碰壁,節(jié)省您的寶貴時(shí)間,有效提升發(fā)表機(jī)率,確保SCI檢索(檢索不了全額退款)。我們視信譽(yù)為生命,多方面確保文章安全保密,在任何情況下都不會(huì)泄露您的個(gè)人信息或稿件內(nèi)容。

中科院分區(qū)

2023年12月升級(jí)版

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū) 3區(qū)

2022年12月升級(jí)版

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū) 3區(qū)

2021年12月基礎(chǔ)版

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū) 3區(qū)

2020年12月舊的升級(jí)版

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 4區(qū) 4區(qū)
名詞解釋:

基礎(chǔ)版:即2019年12月17日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表》;將JCR中所有期刊分為13個(gè)大類,期刊范圍只有SCI期刊。

升級(jí)版:即2020年1月13日,正式發(fā)布的《2019年中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心期刊分區(qū)表升級(jí)版(試行)》,升級(jí)版采用了改進(jìn)后的指標(biāo)方法體系對(duì)基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進(jìn),影響因子不再是分區(qū)的唯一或者決定性因素,也沒有了分區(qū)的IF閾值期刊由基礎(chǔ)版的13個(gè)學(xué)科擴(kuò)展至18個(gè),科研評(píng)價(jià)將更加明確。期刊范圍有SCI期刊、SSCI期刊。從2022年開始,分區(qū)表將只發(fā)布升級(jí)版結(jié)果,不再有基礎(chǔ)版和升級(jí)版之分,基礎(chǔ)版和升級(jí)版(試行)將過(guò)渡共存三年時(shí)間。

JCR分區(qū)(2023-2024年最新版)

JCR分區(qū)等級(jí):Q1

按JIF指標(biāo)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(biāo)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%

Gold OA文章占比 研究類文章占比 文章自引率
0.00% 100.00% -
開源占比 出版國(guó)人文章占比 OA被引用占比
- 0.09 -

名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過(guò)對(duì)期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對(duì)位置,從而幫助科研人員準(zhǔn)確識(shí)別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。

CiteScore 指數(shù)(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
18.8 2.796 4.031
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q1 1 / 278

99%

大類:Mathematics 小類:Control and Systems Engineering Q1 10 / 321

97%

大類:Mathematics 小類:Software Q1 20 / 407

95%

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence Q1 20 / 350

94%

名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)的全新期刊評(píng)價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年(含計(jì)算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫(kù)Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過(guò) 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖

歷年中科院分區(qū)趨勢(shì)圖

歷年IF值(影響因子)

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量

歷年自引數(shù)據(jù)

發(fā)文數(shù)據(jù)

2019-2021年國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
USA 366
CHINA MAINLAND 75
France 66
England 61
GERMANY (FED REP GER) 50
Canada 34
Switzerland 32
Israel 23
Netherlands 15
Singapore 14

2019-2021年機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 61
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIF... 30
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 27
STANFORD UNIVERSITY 21
UNIVERSITY OF CHICAGO 21
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (M... 20
ETH ZURICH 19
GOOGLE INCORPORATED 19
UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM 19
UNIVERSITY OF OXFORD 19

2019-2021年文章引用數(shù)據(jù)

文章引用名稱 引用次數(shù)
Deep Hidden Physics Models: Deep Learnin... 49
Neural Architecture Search: A Survey 43
Automatic Differentiation in Machine Lea... 29
To Tune or Not to Tune the Number of Tre... 26
Pyro: Deep Universal Probabilistic Progr... 26
All Models are Wrong, but Many are Usefu... 25
Emergence of Invariance and Disentanglem... 22
PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outl... 22
Quantized Neural Networks: Training Neur... 20
Hyperband: A Novel Bandit-Based Approach... 20

2019-2021年文章被引用數(shù)據(jù)

被引用期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 1488
NEUROCOMPUTING 494
J MACH LEARN RES 430
SENSORS-BASEL 266
SCI REP-UK 263
PATTERN RECOGN 253
EXPERT SYST APPL 229
IEEE T NEUR NET LEAR 226
APPL SCI-BASEL 218
KNOWL-BASED SYST 208

2019-2021年引用數(shù)據(jù)

引用期刊名稱 數(shù)量
J MACH LEARN RES 430
ANN STAT 264
IEEE T INFORM THEORY 161
J R STAT SOC B 138
J AM STAT ASSOC 136
MACH LEARN 90
BIOMETRIKA 74
NEURAL COMPUT 63
MATH PROGRAM 62
SIAM J OPTIMIZ 62

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免責(zé)聲明

若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:MICROTOME PUBL, 31 GIBBS ST, BROOKLINE, USA, MA, 02446。

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