要提升在《Data & Knowledge Engineering》雜志上的發(fā)表速度，可以從以下幾個方面著手：
1、了解期刊特點與要求
熟悉期刊定位、研讀投稿指南。
2、優(yōu)化稿件質(zhì)量
精心準備論文：在投稿前，確保論文結(jié)構(gòu)清晰、邏輯嚴謹、語言流暢，并符合期刊的格式要求。
摘要與關(guān)鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準確無誤的關(guān)鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內(nèi)容和創(chuàng)新點。
數(shù)據(jù)完整準確：確保研究數(shù)據(jù)完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學性。
3、積極溝通與合作
與編輯保持溝通、及時回應(yīng)審稿意見、推薦審稿人。
4、選擇投稿時機
避開投稿高峰期、關(guān)注期刊動態(tài)。
5、利用專業(yè)服務(wù)
語言潤色服務(wù)：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業(yè)的語言潤色服務(wù)來修飾論文初稿和投稿信中的措辭，確保英語運用準確清晰。
《Data & Knowledge Engineering》雜志創(chuàng)刊于1985年，ISSN號：0169-023X，E-ISSN號：1872-6933，國際標準簡稱為DATA KNOWL ENG，中文名稱為：《數(shù)據(jù)與知識工程》。
該雜志由Elsevier出版，出版語言為English，出版地區(qū)為NETHERLANDS，出版周期為Monthly。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能領(lǐng)域的SCI學術(shù)期刊，被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，其在學術(shù)界擁有較高的影響力和學術(shù)地位。
數(shù)據(jù)與知識工程 (DKE) 促進了這兩個相關(guān)領(lǐng)域之間的思想交流和互動。DKE 的受眾包括世界各地的研究人員、設(shè)計師、管理人員和用戶。該期刊的主要目的是識別、研究和分析這些系統(tǒng)設(shè)計和有效使用中的基本原理。
該雜志在中科院分區(qū)表中，大類學科“計算機科學”為3區(qū)，小類學科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為4區(qū)；在JCR分區(qū)等級為Q2。其影響因子為2.7。
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