關(guān)于《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據(jù)具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內(nèi)容、禁止署名、保證數(shù)據(jù)完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應(yīng)仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態(tài)度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術(shù)，作者應(yīng)在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學(xué)術(shù)誠信與原創(chuàng)性：作者應(yīng)確保論文的核心內(nèi)容和創(chuàng)新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內(nèi)容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內(nèi)容進行深度改寫和個性化處理，以體現(xiàn)個人的學(xué)術(shù)思考和見解。

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志創(chuàng)刊于1997年，國際標準簡稱為DATA MIN KNOWL DISC，ISSN號：1384-5810，E-ISSN號：1573-756X。

該雜志由Springer US出版，出版周期為Bimonthly，出版語言為English。作為一本專注于工程技術(shù)-計算機：人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊，它被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力。

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志中文名稱為：數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)收集、存儲和分發(fā)方面的進步催生了對計算工具和技術(shù)的需求，以協(xié)助數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn) (KDD) 是一個快速發(fā)展的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，它建立在許多領(lǐng)域的技術(shù)和理論之上，包括統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、模式識別和學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、不確定性建模、數(shù)據(jù)倉庫和 OLAP、優(yōu)化和高性能計算。

分區(qū)情況：

在中科院最新升級版分區(qū)表中，該雜志在大類學(xué)科計算機科學(xué)中位于3區(qū)，小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能中位于3區(qū)。

JCR分區(qū)信息按JIF指標學(xué)科分區(qū)，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域為Q2。

Cite Score數(shù)據(jù)顯示，CiteScore：10.4，SJR：1.813，SNIP：2.784

學(xué)科類別

大類：Computer Science，小類：Computer Networks and Communications，分區(qū)：Q1，排名：40 / 395，百分位：90%； 大類：Computer Science，小類：Computer Science Applications，分區(qū)：Q1，排名：93 / 817，百分位：88%；

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