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数据分析与知识发现(原:现代图书情报技术)
CN中文 - 月刊
  • 数据分析与知识发现(原:现代图书情报技术)
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    期刊简介

  • 《数据分析与知识发现》(月刊)创刊于1985年,是中国科学院主管、中国科学院文献情报中心主办的计算机信息管理技术方面的学术性刊物。该刊聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。主要栏目:综述评介、动态、研究论文等。

  • 基本信息

  • 期刊名称:数据分析与知识发现(原:现代图书情报技术)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院文献情报中心
  • 国内刊号:CN 10-1478/G2
  • 国际刊号:ISSN 2096-3467
  • 出刊日期:
    期刊定价:
  • 邮发代码:
  • 所在省区:北京
    邮政编码:
  • 联系地址:

  • 投稿信息

  • 学科分类:图情档案
    版面费用:待核实
  • 字数要求:16000-38000
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  • 审  稿 费:待核实
    稿费:待核实
  • 本刊可发:
  • 特殊属性:第一批认定学术期刊

  • 联系方式

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  • 官网网址:http://www.infotech.ac.cn
  • 电话传真:010-82626611-6626;82624938(202402期)
  • 电子邮箱:jishu@mail.las.ac.cn(202402期)
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      5、出刊日期:月刊,每月25日出版。

             2024年3月27日星期三

      《数据分析与知识发现》期刊征文

      【2024年02期信息】

      1 期刊定位

      《数据分析与知识发现》聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。

      期刊依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域,帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案,并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。

      2 征稿范围

      期刊广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法,研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等,尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决策的理论、方法和技术。主题领域包括:

      (1)基于大规模数据的数据挖掘和知识发现的新技术与新方法。包括但不局限于社会网络分析、知识图谱、舆情监测、竞争情报分析、产业技术分析、竞争力评价、决策分析以及循证政策分析等。所涉及数据包括各类元数据、文本与网络数据、市场数据、社会数据、科学数据、多媒介数据等。

      (2)基于知识组织、支持智能检索与分析的知识基础设施建设。尤其针对科学数据集与智能实验室、教育数据集与智能校园、社会与管理数据集和智能社会管理、数字图书馆/数字档案馆/数字科技馆/数字出版平台以及各个领域的大数据化知识基础设施,所涉及方法包括但不局限于语义标注、知识组织、数据监管、关联数据、数据融汇、语义化平台、智能化流程、可视化管理与决策等。

      (3)利用知识计算和知识发现技术驱动、优化和监控各类管理、服务、创新流程与机制的方法、技术和系统。

      包括但不局限于新型语义化学术交流体系、移动交互知识服务系统、合作交互知识管理机制、数字教育组织与管理、数字科研组织与管理、开放数字创客空间、智能化电子政务、智能化应急管理等。

      3 选题方向

      知识组织(Knowledge organization);数据挖掘(Data mining);关联数据(Linked data);数据与知识融汇(Data and knowledge integration);知识发现(Knowledge discovery);语义网络(Semantic Web);文献计量、科学计量和网络 计 量(Bibliometrics,Scientometrics,Webometrics);社 会 计 量 与 社 交 网 络 分 析(Social informatics and social network analysis);竞 争 情 报(Competitive intelligence);舆 情 监 测(Public opinion monitoring);预 测 分 析(Predictive analysis);循证政策分析(Evidence-based policy analysis);数据分析驱动的科研管理(Data analyticsdriven research management);数据分析驱动的教育组织(Data analyticsdriven learning organization);数据分析驱动的知识服务管理(Data analytics-driven knowledge service management);数据分析驱动的群组活动组织(Data analytics-driven event and activity organization);数 据 分 析 驱 动 的 合 作 交 互 及 其 管 理(Data analytics-driven collaboration and its management);智能化知识基础设施(Intelligent knowledge infrastructure);支持数据分析与知识发现的开放支撑平台(Open platform supportive data integration,data analysis and knowledge discovery);知识分析师人才培养(Training for knowledge analytics)……

      4 论文要求及说明

      本刊主要用稿类型、写作要求及学术规范请参见本刊网站(http://www.infotech.ac.cn)“作者指南”。

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