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Machine LearningSCIE

國際簡稱：MACH LEARN 參考譯名：機器學習

中科院分區
3區
CiteScore分區
Q1
JCR分區
Q2

基本信息：: ISSN：0885-6125; E-ISSN：1573-0565; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區：UNITED STATES; 出版商：Springer US; 出版語言：English; 出版周期：Monthly; 出版年份：1986; 研究方向：工程技術-計算機：人工智能

評價信息：: 影響因子：4.3; H-index：135; CiteScore指數：11; SJR指數：1.72; SNIP指數：2.57

發文數據：: Gold OA文章占比：46.75%; 研究類文章占比：99.39%; 年發文量：164; 自引率：0.0266...; 開源占比：0.4226; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.07; OA被引用占比：0.3272...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Machine Learning期刊介紹

Machine Learning is an international forum for research on computational approaches to learning. The journal publishes articles reporting substantive results on a wide range of learning methods applied to a variety of learning problems, including but not limited to:

Learning Problems: Classification, regression, recognition, and prediction; Problem solving and planning; Reasoning and inference; Data mining; Web mining; Scientific discovery; Information retrieval; Natural language processing; Design and diagnosis; Vision and speech perception; Robotics and control; Combinatorial optimization; Game playing; Industrial, financial, and scientific applications of all kinds.

Learning Methods: Supervised and unsupervised learning methods (including learning decision and regression trees, rules, connectionist networks, probabilistic networks and other statistical models, inductive logic programming, case-based methods, ensemble methods, clustering, etc.); Reinforcement learning; Evolution-based methods; Explanation-based learning; Analogical learning methods; Automated knowledge acquisition; Learning from instruction; Visualization of patterns in data; Learning in integrated architectures; Multistrategy learning; Multi-agent learning.

期刊簡介Machine Learning期刊介紹

《Machine Learning》自1986出版以來，是一本計算機科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為計算機科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：較慢,6-12周
計算機科學
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SCIE
中科院3區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Machine Learning Cite Score數據

CiteScore：11
SJR：1.72
SNIP：2.57

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Computer Science 小類：Software	Q1	45 / 407	89%
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence	Q1	54 / 350	84%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Machine Learning 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區	小類學科	分區
計算機科學	3區	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	3區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Machine Learning JCR分區

2023-2024 年最新版

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	54 / 197	72.8%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	71 / 198	64.39%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計

國家/地區數量
USA53
England42
GERMANY (FED REP GER)39
CHINA MAINLAND31
Japan28
France25
Australia17
India16
Italy12
Netherlands12

本刊中國學者近年發表論文

1、Multiscale principle of relevant information for hyperspectral image classification
Author: Wei, Yantao; Yu, Shujian; Giraldo, Luis Sanchez; Principe, Jose C.

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 4, pp. 1227-1252. DOI: 10.1007/s10994-021-06011-9
2、Troubleshooting image segmentation models with human-in-the-loop
Author: Wang, Haotao; Chen, Tianlong; Wang, Zhangyang; Ma, Kede

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 3, pp. 1033-1051. DOI: 10.1007/s10994-021-06110-7
3、Beyond confusion matrix: learning from multiple annotators with awareness of instance features
Author: Li, Jingzheng; Sun, Hailong; Li, Jiyi

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 3, pp. 1053-1075. DOI: 10.1007/s10994-022-06211-x
4、DAFS: a domain aware few shot generative model for event detection
Author: Xia, Nan; Yu, Hang; Wang, Yin; Xuan, Junyu; Luo, Xiangfeng

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 3, pp. 1011-1031. DOI: 10.1007/s10994-022-06198-5
5、Reconciling privacy and utility: an unscented Kalman filter-based framework for differentially private machine learning
Author: Tang, Kunsheng; Li, Ping; Song, Yide; Luo, Tian

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 1, pp. 311-351. DOI: 10.1007/s10994-022-06279-5
6、Limits of multi-relational graphs
Author: Alvarado, Juan; Wang, Yuyi; Ramon, Jan

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 1, pp. 177-216. DOI: 10.1007/s10994-022-06281-x
7、Neural predictor-based automated graph classifier framework
Author: Oloulade, Babatounde Moctard; Gao, Jianliang; Chen, Jiamin; Al-Sabri, Raeed; Lyu, Tengfei

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. 112, Issue 4, pp. 1315-1335. DOI: 10.1007/s10994-022-06287-5
8、Diverse and consistent multi-view networks for semi-supervised regression
Author: Nguyen, Cuong; Raja, Arun; Zhang, Le; Xu, Xun; Unnikrishnan, Balagopal; Ragab, Mohamed; Lu, Kangkang; Foo, Chuan-Sheng

Journal: MACHINE LEARNING. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s10994-023-06305-0