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Journal Of Artificial Intelligence Research

Journal Of Artificial Intelligence Research

SCISCIE

国际简称:J ARTIF INTELL RES  参考译名:人工智能研究杂志

  • 中科院分区

    3区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q2

基本信息:
ISSN:1076-9757
E-ISSN:1943-5037
是否OA:开放
是否预警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地区:UNITED STATES
出版商:Morgan Kaufmann Publishers, Inc.
出版语言:English
出版周期:Irregular
出版年份:1994
研究方向:工程技术-计算机:人工智能
评价信息:
影响因子:4
H-index:103
CiteScore指数:10.7
SJR指数:1.112
SNIP指数:2.405
发文数据:
Gold OA文章占比:48.65%
研究类文章占比:100.00%
年发文量:126
自引率:0.04
开源占比:0.0471
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Journal Of Artificial Intelligence Research期刊介绍

JAIR(ISSN 1076 - 9757) covers all areas of artificial intelligence (AI), publishing refereed research articles, survey articles, and technical notes. Established in 1993 as one of the first electronic scientific journals, JAIR is indexed by INSPEC, Science Citation Index, and MathSciNet. JAIR reviews papers within approximately three months of submission and publishes accepted articles on the internet immediately upon receiving the final versions. JAIR articles are published for free distribution on the internet by the AI Access Foundation, and for purchase in bound volumes by AAAI Press.

期刊简介Journal Of Artificial Intelligence Research期刊介绍

《Journal Of Artificial Intelligence Research》自1994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)Journal Of Artificial Intelligence Research Cite Score数据

  • CiteScore:10.7
  • SJR:1.112
  • SNIP:2.405
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 89 / 570

84%

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Journal Of Artificial Intelligence Research 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:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区
期刊分区表(2025年3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 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3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 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3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 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3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 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3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Journal Of Artificial Intelligence Research 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 Q2 91 / 210

56.9

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 90 / 210

57.38

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 Q2 76 / 204

63

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 73 / 204

64.46

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 Q2 52 / 197

73.9

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 91 / 198

54.29

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
  • USA70
  • England46
  • France22
  • GERMANY (FED REP GER)22
  • Australia19
  • Canada16
  • Italy16
  • Netherlands16
  • Israel11
  • Spain11

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Diffusion Model Based on Reverse Guidance of Regional Sample

    Author: Yang, Guan; Zeng, Zhiyong; Duan, Ren

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 85, Issue , pp. -. DOI: 10.1613/jair.1.18916

  • 2、T-COL: Generating Counterfactual Explanations for General User Preferences on Variable Machine Learning System

    Author: Wang, Ming; Wang, Daling; Wu, Wenfang; Feng, Shi; Zhang, Yifei

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 85, Issue , pp. -. DOI: 10.1613/jair.1.18166

  • 3、Against The Achilles' Heel: A Survey on Red Teaming for Generative Model

    Author: Lin, Lizhi; Mu, Honglin; Zhai, Zenan; Wang, Minghan; Wang, Yuxia; Wang, Renxi; Gao, Junjie; Zhang, Yixuan; Che, Wanxiang; Baldwin, Timothy; Han, Xudong; Li, Haonan

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2025; Vol. 82, Issue , pp. 687-775. DOI:

  • 4、Solving Overlapping Coalition Structure Generation in Task-Based Setting

    Author: Zhang, Guofu; Su, Zhaopin; Song, Xiaoxiao; Gao, Zixuan; Li, Miqing; Yao, Xin

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2025; Vol. 82, Issue , pp. 2125-2166. DOI:

  • 5、Defensive Alliances in Signed Network

    Author: Arrighi, Emmanuel; Feng, Zhidan; Fernau, Henning; Mann, Kevin; Qi, Xingqin; Wolf, Petra

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2025; Vol. 82, Issue , pp. 2189-2232. DOI:

  • 6、A New Regret-analysis Framework for Budgeted Multi-Armed Bandit

    Author: Xu, Evan Yifan; Xu, Pan

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2025; Vol. 82, Issue , pp. 1943-1959. DOI:

  • 7、MRC and Transfer Learning Framework for Document-level Event Factuality Identification with Heterogeneous Spectral Attention Network

    Author: Qian, Zhong; Li, Peifeng; Zhu, Qiaoming; Zhou, Guodong

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2025; Vol. 82, Issue , pp. 1691-1710. DOI:

  • 8、Combinatorial Multi-Armed Bandits with Fairness Constraints: An Online Convex Optimization Perspectiv

    Author: Chen, Xiaosong; Zhuang, Hanqin; Liu, Yang; Xu, Huanle; Lau, Wing Cheong

    Journal: JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH. 2025; Vol. 82, Issue , pp. 1909-1942. DOI:

投稿常见问题

通讯方式:AI ACCESS FOUNDATION, USC INFORMATION SCIENCES INST, 4676 ADMIRALITY WAY, MARINA DEL REY, USA, CA, 90292-6695。