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Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering

Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering

SCISCIE

国际简称:IEEE T KNOWL DATA EN  参考译名:IEEE知识与数据工程汇刊

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息:
ISSN:1041-4347
E-ISSN:1558-2191
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地区:UNITED STATES
出版商:IEEE Computer Society
出版语言:English
出版周期:Bimonthly
出版年份:1989
研究方向:工程技术-工程:电子与电气
评价信息:
影响因子:11.6
H-index:148
CiteScore指数:22.7
SJR指数:3.025
SNIP指数:3.561
发文数据:
Gold OA文章占比:2.38%
研究类文章占比:99.80%
年发文量:511
自引率:0.0337...
开源占比:0.076
出版撤稿占比:
出版国人文章占比:0
OA被引用占比:
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering期刊介绍

The scope includes the knowledge and data engineering aspects of computer science, artificial intelligence, electrical engineering, computer engineering, and other appropriate fields. This Transactions provides an international and interdisciplinary forum to communicate results of new developments in knowledge and data engineering and the feasibility studies of these ideas in hardware and software. Specific areas to be covered are as follows: Fields and Areas of Knowledge and Data Engineering: (a) Knowledge and data engineering aspects of knowledge based and expert systems, (b) Artificial Intelligence techniques relating to knowledge and data management, (c) Knowledge and data engineering tools and techniques, (d) Distributed knowledge base and database processing, (e) Real-time knowledge bases and databases, (f) Architectures for knowledge and data based systems, (g) Data management methodologies, (h) Database design and modeling, (i) Query, design, and implementation languages, (j) Integrity, security, and fault tolerance, (k) Distributed database control, (l) Statistical databases, (m) System integration and modeling of these systems, (n) Algorithms for these systems, (o) Performance evaluation of these algorithms, (p) Data communications aspects of these systems, and (q) Applications of these systems.

期刊简介Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering期刊介绍

《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》自1989出版以来,是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进计算机科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道计算机科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCI、SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2026年6月最新版)Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering Cite Score数据

  • CiteScore:22.7
  • SJR:3.025
  • SNIP:3.561
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computational Theory and Mathematics Q1 2 / 203

99%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 9 / 519

98%

大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 20 / 1022

98%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 2区 2区 2区
期刊分区表(2025年3月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 1区 2区 2区
期刊分区表(2023年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 2区 2区 2区
期刊分区表(2022年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 1区 2区 2区
期刊分区表(2021年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 2区 2区 2区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering JCR分区

2025-2026年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 16 / 210

92.6

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 6 / 266

97.9

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 12 / 369

96.9

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 14 / 210

93.57

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 5 / 266

98.31

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 10 / 371

97.44

2024-2025年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 17 / 204

91.9

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 6 / 258

97.9

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 17 / 368

95.5

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 10 / 204

95.34

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 3 / 258

99.03

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 8 / 368

97.96

2023-2024年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 17 / 197

91.6

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 5 / 249

98.2

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 13 / 352

96.4

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 10 / 198

95.2

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 7 / 251

97.41

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 8 / 354

97.88

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND309
  • USA202
  • Australia79
  • Singapore50
  • Canada25
  • Italy23
  • England21
  • South Korea18
  • GERMANY (FED REP GER)17
  • India13

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Epiphron: Resource-Efficient Distributed Key-Value Storag

    Author: Zhu, Ruidong; Zhang, Zili; Wu, Bingyang; Yao, Xin; Chen, Renhai; Zhang, Gong; Liu, Xuanzhe; Jin, Xin

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 2779-2792. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3669983

  • 2、MgSAN: Multi-Graph Semantic-Aware Adaptive Graph Convolutional Network for Fake News Detectio

    Author: Zhu, Linlin; He, Liang; Sun, Heli; Zhang, Qi

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 2954-2967. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3666727

  • 3、ARLIE: Adaptive Reinforcement Learning With Inductive Embeddings for Fully-Inductive Multi-Hop Reasoning Over Temporal Knowledge Graph

    Author: Zheng, Shangfei; Gao, Yunjun; Liu, An; Li, Wenhao; Chen, Tong; Yin, Hongzhi

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 2587-2601. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3666242

  • 4、Self-Adaptive Retroaction-Aware Representation Learning for Inductive-Transductive Knowledge Graph Completio

    Author: Zhang, Yufeng; Chen, Wei; Sheng, Victor S.; Zhang, Xiaofang; Liu, An; Zhao, Lei

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 3109-3122. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3673147

  • 5、Structure-Aware Conditional Diffusion Generation for Incomplete Multi-View Clusterin

    Author: Zhang, Yuanyang; Lin, Yijie; Wan, Xinhang; Xu, Jie; Yao, Li; Yan, Weiqing; Tang, Chang

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 3168-3181. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3673320

  • 6、A Comprehensive Survey on Dynamic Graph Processing: Storage and Analytic

    Author: Zhang, Yuan; Cao, Huawei; Shen, Yue; Li, Sibo; Feng, Yang; Wang, Chunxiang; An, Xuejun; Ye, Xiaochun

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 2488-2507. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3667713

  • 7、Detecting Fake Reviewer Groups in Dynamic Networks: An Adaptive Graph Learning Metho

    Author: Zhang, Jing; Huang, Ke; Zhang, Yao; Guo, Bin; Yu, Zhiwen

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 2687-2702. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3672894

  • 8、LaGraph: Laplacian-Guided Graph Learning for Time Series Anomaly Detectio

    Author: Zeng, Shicong; Chao, Guoqing; Wei, Junquan; Yu, Yanwei; Wang, Zhijin; Chu, Dianhui

    Journal: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING. 2026; Vol. 38, Issue 5, pp. 2940-2953. DOI: 10.1109/TKDE.2026.3665696

投稿常见问题

通讯方式:IEEE COMPUTER SOC, 10662 LOS VAQUEROS CIRCLE, PO BOX 3014, LOS ALAMITOS, USA, CA, 90720-1314。