《Knowledge-based Systems》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區(qū)：1區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區(qū)：2區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內(nèi)的學術影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Knowledge-based Systems》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Elsevier?出版，創(chuàng)刊于1987年，出版周期為Bimonthly。

《知識庫系統(tǒng)》是一本國際性、跨學科、面向應用的期刊。該期刊專注于使用知識庫 (KB) 技術支持人類決策、學習和行動的系統(tǒng)；強調(diào)此類 KB 系統(tǒng)的實際意義；其計算機開發(fā)和使用；涵蓋此類知識庫系統(tǒng)的實施：設計過程、模型和方法、軟件工具、決策支持機制、用戶交互、組織問題、知識獲取和表示以及系統(tǒng)架構。

本期刊當前的主要主題包括但不限于：

? 大數(shù)據(jù)技術和方法、數(shù)據(jù)驅動的信息系統(tǒng)和知識獲取

? 認知交互和智能人機界面

? 推薦系統(tǒng)和電子服務個性化

? 智能決策支持系統(tǒng)、預測系統(tǒng)和預警系統(tǒng)

? 基于計算和人工智能的系統(tǒng)和不確定信息過程

? 群體智能和進化計算

? 知識工程、基于機器學習的系統(tǒng)和網(wǎng)絡語義

本期刊還歡迎描述知識庫系統(tǒng)在任何人類活動中的新應用的論文：從金融技術到工程到健康科學或任何其他受人工智能技術及其相關技術影響的領域，以及系統(tǒng)。

《Knowledge-based Systems》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為7.2，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q1

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：27 / 197，百分位：86.5%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：34 / 198，百分位：83.08%；

《Knowledge-based Systems》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 約7.8個月 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：8.59%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：14.8，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數(shù)：94，年發(fā)文量：874篇

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