数据挖掘中文期刊（数据挖掘中文版）

喜欢SEER数据挖掘的期刊有哪些?

总的来说，Seer数据库是研究者们探索癌症奥秘的得力工具，无论是专业人士还是科研新手，都能从中找到适合自己的研究路径。只需掌握正确的使用方法，你就能在这个数据库的海洋中收获丰富的科研成果。

薛薇在哪些期刊上发表了关于数据挖掘的研究论文?

薛薇的主要著作和教材列表如下：《基于信息技术的统计信息系统》， 中国人民大学出版社， 2007年3月出版。 《Clementine数据挖掘方法及应用》， 电子工业出版社， 2010年9月问世。 《SPSS统计分析方法及应用》， 作为北京市高等教育精品教材，电子工业出版社于2009年1月发行。

薛薇，就职于中国人民大学统计学院，担任经济社会统计教研室的副教授，并在教育部重点研究基地——中国人民大学应用统计科学研究中心担任副主任职务。

在2004年12月，薛薇作为第一作者在《仪器仪表学报》发表了关于pH过程FNNC-PI控制的研究论文，被EI收录为05058822547（Vol.25， No.6， 2004）。 2006年5月，她在《电气自动化》上发表了关于高阶微分反馈控制器及其在交流调速中的应用的文章，同样为第一作者（Vol.28， No.3， 2006）。

维普中文期刊服务平台收录的文献中最早为哪一年?

维普中文期刊服务平台收录的文献中最早为1940年，相关内容如下：维普中文期刊服务平台是以中文期刊资源保障为核心，以数据检索应用为基础，以数据挖掘与分析为特色，面向教、学、产、研等多场景应用的期刊大数据服务平台。该数据库累计收录期刊15000余种，现刊9000余种，文献总量7000余万篇。

维普网：主要收录了1989年以来国内12000余种期刊，其中全文收录8000余种，核心期刊1810种。文献最早回溯到1955年，按学科分为社会科学、自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等8大类，专辑又细分为27个专题。基本覆盖了国内公开出版的具有学术价值的期刊。

收录期刊大部分回溯至创刊，最早的回溯到1915年。读者可直接浏览期刊基本信息，按期查找期刊文章。

该数据库中的期刊最早回溯至1955年。万方数据资源系统（数字化期刊、科技信息、商务信息）网址：简要介绍：万方数据资源系统内容涉及自然科学和社会科学各个专业领域，包括学术期刊、学位论文、会议论文、专利技术、 中外标准、科技成果、政策法规、新方志、机构、科技专家等子库。

《tcas》期刊在学术界中的影响力如何?

1、首先，从期刊的影响因子来看，《tcas》期刊的影响因子逐年上升，这表明其在国际学术界的地位逐渐提高。影响因子是衡量期刊影响力的一个关键指标，它反映了期刊所发表论文的被引用频次。一个高影响因子的期刊意味着其发表的论文具有较高的学术价值和影响力，能够吸引更多的学者关注和引用。

2、其次，TCA期刊的影响力广泛。由于其专注于计算机辅助设计和电子系统设计的研究，这使得它成为了这个领域研究人员获取最新研究成果、交流学术思想的重要平台。许多在这个领域的重要研究成果都会选择在TCA上发表。此外，TCA期刊还定期举办各种学术活动，如研讨会、讲座等，为学术界提供了一个交流和学习的平台。

3、从期刊的学术影响力来看，IEEE TCAS-II属于中科院分区中的一区期刊，被公认为集成电路领域内的高水平期刊之一。此外，该期刊的影响因子连年增长，显示了其在学术圈的认可度逐渐提升。

4、首先，从邀稿比例来看，ISSCC无疑是翘楚，其影响力超越了其他几个会议。接着，如果论及影响力，你的排序基本反映了它们在业界的地位。然而，从实际操作的难度来说，我必须澄清，ISCAS与这些会议相比，其难度不在同一级别。尽管如此，它并不完全属于集成电路会议的范畴。

5、IEDM被誉为微电子器件领域的奥林匹克盛会，VLSI在集成电路和半导体器件的学术界及工业界具有极高的影响力。除了上述会议，还有如欧洲固态电路会议（ESSCIRC）、亚洲固态电路会议（A-SSCC）、高性能芯片研讨会（Hot Chips）、电路系统研讨会议（ISCAS）等，覆盖了不同领域的最新研究进展。

数据挖掘,机器学习领域有哪些知名的期刊或会议

1、SIGKDD：作为数据挖掘领域的顶级会议，SIGKDD汇集了全球最优秀的数据挖掘研究者和成果。 ICDM， SDM， EDBT等：这些会议也是数据挖掘领域的佼佼者，每年都吸引众多研究者提交高质量的研究论文。

2、KDD会议的论文主要涉及以下方面的内容：数据挖掘、机器学习、数据科学、知识发现、大数据分析、数据可视化、网络分析、自然语言处理等。KDD会议论文的质量和数量都很高，因此对于该领域的研究者来说，发表在KDD上的论文是非常有价值的。

3、近三年机器学习顶级期刊pmlr。对发展如此迅速的机器学习和数据挖掘领域，要概述其研究进展或发展动向是相当困难的，感兴趣的读者不妨参考近年来机器学习和数据挖掘方面一些重要会议和期刊发表的论文。