KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS 是一个国际性的跨学科人工智能期刊，专注于该领域的前沿创新与独创性研究成果。它聚焦于探讨那些依托知识及人工智能技术的系统发展，致力于通过数据科学和计算手段来增强人类的预测与决策能力。该刊秉持理论与实践并重的理念，支持对知识驱动的智能模型、方法、系统以及软件工具的创新研发与实际应用，这些成果广泛运用于商业、政务、教育、工程以及医疗保健等多个领域。

ISSN：1872-7409

创刊时间：1987年

实时影响因子：7.064

五年影响因子：8.8

最新影响因子：8.6

发刊频率：双月刊

出版社：Elsevier

期刊官网：

http://www.journals.elsevier.com/knowledge-based-systems/#deion

投稿网址：

https://www.editorialmanager.com/KNOSYS

01

【期刊范围】

当前，我们的核心议题涵盖了广泛的领域，其中包括但不限于：

1. 机器学习的理论、策略与算法探讨

2. 数据科学的基本原理、方法与技术创新

3. 知识表示与系统工程的深入研究

4. 推荐系统及电子服务的个性化设计

5. 智能决策支持系统的开发与预测预警体系构建

6. 计算智能系统的前沿进展

7. 数据驱动的优化实践与应用

8. 认知交互与脑机接口的交互设计

9. 基于知识的计算机视觉技术的理论与实践应用

02

【影响因子】

KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS的影响因子增长趋势很明朗，最新影响因子8.8分，看来该刊的影响力也在慢慢上升。

期刊近年IF趋势图

03

【分区】

中科院分区（2023年12月最新升级版）：大类学科计算机科学1区，小类科学计算机：人工智能在2区，Top期刊。2020年后从2区升到了1区。

中科院分区

JCR分区：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE在Q1。

JCR分区

2022-2023自引率：12.5%

04

【审稿周期】

KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS官网显示的审稿速度：审稿速度一般。

05

【年发文量】

自2020年后，KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS杂志实施了扩刊策略，其年度发表论文的数量已突破千篇，相应的投稿被接纳的概率相应提升。

06

【版面费】

KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS是混合OA期刊，非OA出版无需版面费，OA出版需要版面费3220美元（约人民币23129）。

07

【学者评价】

01

一审速度不快，估计自控方向不好找审稿人，每次更新一次 under review 就是有更新。二审完半强制使用润色服务，conditionally accepted，使用后确实改了不少小细节语言问题，可报销的话推荐。奇葩的是其中一个审稿人，一审提出 9 个问题，承认得到解决之后又提了一个新的问题，返稿后承认解决之后又提出一个新的问题，要求大幅度的加实验， 和去年刚发表的方法 benchmark。省略若干字。。。总结：一区还是有道理的，比预想的要曲折。至于是不是水刊，没关系硬碰有时候真看运气。

with editor一个月后送审，审稿速度挺快的。可惜写得还是不太行，想中个一区的不容易啊。

02

08

【期刊总结】

KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS是一本在材料科学领域具有良好声誉的SCI期刊，被列为3区期刊。该期刊的各项指标均表现出色，审稿速度快，编辑团队和审稿人员具备高度专业素养，值得信赖。期刊设有进度追踪系统，对研究主题的创新性有一定要求，录用难度适中。此外，该期刊的订阅模式不收取版面费，因此我强烈推荐材料科学领域的研究者向该期刊投稿。

"《知识基于系统》是一本在人工智能领域享有国际声誉的多学科期刊，其影响因子稳步提升至8.8，年度发表论文数量丰富。尤为值得注意的是，国内作者的贡献占比超过40%，这在众多顶级期刊中实属罕见。此外，该期刊还提供非开放获取选项，对于相关研究者而言，这无疑是一个绝佳的投稿机会，值得积极考虑冲击一区发表！"

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