《数据分析与知识发现》创刊于1980年，由中国科学院文献情报中心主办，中国科学院主管，是国内电子信息科学综合兼具学术深度与实践导向的重要刊物。
- 常设数学图书馆 、知识组织与知识管理、情报分析与研究 、应用实践 、动态等特色栏目。
- 涵盖自动化与计算机技术、文化科学、经济管理、医药卫生等多个一级学科。
- 已收录于CSSCI 南大期刊(含扩展版)、北大期刊(中国人文社会科学期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)等学术数据库。
简介
主编：
张晓林
咨询收稿方向期刊信息
非官网，仅提供咨询
期刊影响因子
1.2
年发文量
143
127
133
160
148
149
161
期刊他引率
0.92
0.94
0.93
0.92
0.93
0.92
0.92
平均引文率
25.8
34.8
29.6
27.9
33
33.8
33.4
出版地区
北京
邮发代号
82-421
语言
中文
期刊文章
电子政务服务服务能力地理区域政务渠道政务维度
我国内地城市电子政务服务能力分布规律——基于地理区域、政务渠道、政务维度综合视角
南京大学信息管理学院; 南京210023; 南京大学(盐城)电子商务研究院; 盐城224055
人脸识别技术亚马逊IBM卷积神经网络支持向量机微软谷歌FISHER
亚马逊、微软、谷歌、IBM人脸识别技术对比分析
品牌海量商品评论在线声誉机器学习商品销量
品牌对商品在线销量的影响——基于海量商品评论的在线声誉和品牌知名度的调节作用研究
北京邮电大学经济管理学院; 北京100876; 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室; 北京100876; 上海对外经贸大学工商管理学院; 上海201620; 北京邮电大学民族教育学院; 北京102209; 北京邮电大学理学院; 北京100876
产品选择在线评论情感分析深度学习门限递归单元
基于F-BiGRU情感分析的产品选择方法
合肥工业大学管理学院; 合肥230009; 过程优化与智能决策教育部重点实验室; 合肥230009
新闻主题卷积神经网络主题演变Topic2Vec
结合卷积神经网络和Topic2Vec的新闻主题演变分析
北京外国语大学计算机系; 北京100089; 北京外国语大学国际新闻与传播学院; 北京100089
知乎关联规则LDA模型内容推荐
基于知乎问答社区的内容推荐研究——以物流话题为例
四川大学商学院; 成都610064
在线新闻评论用户评论信息老化生长规律
在线新闻评论生长规律研究
南京理工大学经济管理学院; 南京210094; 江苏省社会公共安全科技协同创新中心; 南京210094
政策文本LDA主题模型文本聚类
一种基于LDA主题模型的政策文本聚类方法研究
黑龙江大学信息与网络中心; 哈尔滨150080; 黑龙江大学信息资源管理研究中心; 哈尔滨150080
参考文献
数据分析与知识发现主要参考文献期刊
《图书情报工作》
《情报学报》
《情报理论与实践》
《情报科学》
《现代图书情报技术》
《情报杂志》
《中文信息学报》
《计算机科学》
《计算机应用研究》
《计算机工程与应用》
数据分析与知识发现主要引证文献期刊
《图书情报工作》
《情报理论与实践》
《现代情报》
《情报科学》
《情报学报》
《情报杂志》
《情报探索》
《数字图书馆论坛》
《图书情报知识》
《图书馆论坛》
荣誉收录和分类索引
投稿与订阅
《数据分析与知识发现》由中国科学院文献情报中心主办，国内统一刊号 10-1478/G2、国际标准刊号 2096-3467，重点刊发电子信息科学综合领域研究成果。为规范投稿流程，现将相关注意事项说明如下：
（1）有项目资助的须标明资助项目名称和项目编号。 （2）来稿请确保引用资料文献的准确性，在投稿前进行原文核对，确保文章的客观性和严谨性。 （3）作者是对文章全部或部分内容做出主要贡献，并能对内容负责的署名人。投稿前确定作者排名顺序，名字之间用逗号隔开。 （4）参考文献至少3个，应引用公开发表的文献。 （5）文题：力求简明、醒目，反映出文章的主题。中文文题一般以20个汉字以内为宜。