要提升在《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志上的發表速度，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、優化稿件質量
精心準備論文：在投稿前，確保論文結構清晰、邏輯嚴謹、語言流暢，并符合期刊的格式要求。
摘要與關鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準確無誤的關鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內容和創新點。
數據完整準確：確保研究數據完整、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、及時回應審稿意見、推薦審稿人。
4、選擇投稿時機
避開投稿高峰期、關注期刊動態。
5、利用專業服務
語言潤色服務：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業的語言潤色服務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。
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》雜志創刊于2006年，ISSN號：1556-4681，E-ISSN號：1556-472X，國際標準簡稱為ACM T KNOWL DISCOV D，中文名稱為：《從數據中發現知識的 Acm 交易》。
該雜志由Association for Computing Machinery (ACM)出版，出版語言為English，出版地區為UNITED STATES，出版周期為4 issues/year。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統領域的SCI學術期刊，被國際權威數據庫SCIE收錄，其在學術界擁有較高的影響力和學術地位。
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。
該雜志在中科院分區表中，大類學科“計算機科學”為3區，小類學科“COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS”為3區；在JCR分區等級為Q1。其影響因子為4。
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。
