關于《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。
SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：
一、AI輔助論文的使用限制
禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性
二、AI輔助的用途
語言潤色，文獻綜述，圖表推薦
三、建議與策略
1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。
2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。
3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。
4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。
《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志創刊于1997年，國際標準簡稱為DATA MIN KNOWL DISC，ISSN號：1384-5810，E-ISSN號：1573-756X。
該雜志由Springer US出版，出版周期為Bimonthly，出版語言為English。作為一本專注于工程技術-計算機：人工智能領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。
《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志中文名稱為：數據挖掘和知識發現。
數據收集、存儲和分發方面的進步催生了對計算工具和技術的需求，以協助數據分析。數據庫中的數據挖掘和知識發現 (KDD) 是一個快速發展的研究和應用領域，它建立在許多領域的技術和理論之上，包括統計學、數據庫、模式識別和學習、數據可視化、不確定性建模、數據倉庫和 OLAP、優化和高性能計算。
分區情況：
在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科計算機科學中位于3區，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能中位于3區。
JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域為Q2。
Cite Score數據顯示，CiteScore：10.4，SJR：1.813，SNIP：2.784
學科類別
大類：Computer Science，小類：Computer Networks and Communications，分區：Q1，排名：40 / 395，百分位：90%； 大類：Computer Science，小類：Computer Science Applications，分區：Q1，排名：93 / 817，百分位：88%；
投稿咨詢聲明：本信息依據互聯網公開資料整理，若存在錯誤，請及時聯系我們及時更正。
