關于《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》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。
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志創刊于2006年，國際標準簡稱為ACM T KNOWL DISCOV D，ISSN號：1556-4681，E-ISSN號：1556-472X。
該雜志由Association for Computing Machinery (ACM)出版，出版周期為4 issues/year，出版語言為English。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING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。
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志中文名稱為：從數據中發現知識的 Acm 交易。
TKDD 歡迎關于知識發現和分析各種不同形式數據的各種研究的論文。這些主題包括但不限于：可擴展且有效的數據挖掘和大數據分析算法、挖掘腦網絡、挖掘數據流、挖掘多媒體數據、挖掘高維數據、挖掘文本、Web 和半結構化數據、挖掘空間和時間數據、社區生成的數據挖掘、社交網絡分析和圖形結構化數據、數據挖掘中的安全和隱私問題、可視化、交互式和在線數據挖掘、數據挖掘的預處理和后處理、穩健且可擴展的統計方法、數據挖掘語言、數據挖掘的基礎、KDD 框架和流程，以及利用數據挖掘技術（包括大規模并行處理和云計算平臺）的新型應用程序和基礎設施。TKDD 鼓勵在大型分布式計算機網絡、并行或多處理計算機或新數據設備的背景下探索上述主題的論文。TKDD 還鼓勵描述當前數據挖掘技術無法滿足的新興數據挖掘應用的論文。
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, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統中位于3區。
JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS領域為Q1。
Cite Score數據顯示，CiteScore：6.7，SJR：1.303，SNIP：1.733
學科類別
大類：Computer Science，小類：General Computer Science，分區：Q1，排名：43 / 232，百分位：81%；
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