Journal Of Machine Learning Research SCIE

国际简称：J MACH LEARN RES 参考译名：机器学习研究杂志

主要研究方向：工程技术-计算机：人工智能非预警期刊审稿周期：约2月

《机器学习研究杂志》(Journal Of Machine Learning Research)是一本由Microtome Publishing出版的以工程技术-计算机：人工智能为研究特色的国际期刊，发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章，及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现，旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本开放期刊，近三年没有被列入预警名单。

3区中科院分区
Q1 JCR分区
349 年发文量
4.3 IF影响因子
开放是否OA
173 H-index
2001 创刊年份
Bimonthly 出版周期
English 出版语言

The Journal of Machine Learning Research (JMLR) provides an international forum for the electronic and paper publication of high-quality scholarly articles in all areas of machine learning. All published papers are freely available online.

JMLR has a commitment to rigorous yet rapid reviewing.

JMLR seeks previously unpublished papers on machine learning that contain:

new principled algorithms with sound empirical validation, and with justification of theoretical, psychological, or biological nature;

experimental and/or theoretical studies yielding new insight into the design and behavior of learning in intelligent systems;

accounts of applications of existing techniques that shed light on the strengths and weaknesses of the methods;

formalization of new learning tasks (e.g., in the context of new applications) and of methods for assessing performance on those tasks;

development of new analytical frameworks that advance theoretical studies of practical learning methods;

computational models of data from natural learning systems at the behavioral or neural level; or extremely well-written surveys of existing work.

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投稿热线：400-888-7501

Journal Of Machine Learning Research期刊信息

ISSN：1532-4435
出版语言：English
是否OA：开放
E-ISSN：1533-7928
出版地区：UNITED STATES
是否预警：否
出版商：Microtome Publishing
出版周期：Bimonthly
创刊时间：2001
开源占比：0
Gold OA文章占比：0.00%
OA被引用占比：0
出版国人文章占比：0.09
出版撤稿占比：0
研究类文章占比：100.00%

Journal Of Machine Learning Research CiteScore评价数据（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指数

18.8

2.796

4.031

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability	Q1	1 / 278	99%
大类：Mathematics 小类：Control and Systems Engineering	Q1	10 / 321	97%
大类：Mathematics 小类：Software	Q1	20 / 407	95%
大类：Mathematics 小类：Artificial Intelligence	Q1	20 / 350	94%

名词解释：CiteScore 是衡量期刊所发表文献的平均受引用次数，是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近4年（含计算年度）的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。例如，2022年的 CiteScore 计算方法为：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的对2019-2022年发表的文件的引用数量÷2019-2022年发布的文献数量注：文献类型包括：文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文。

Journal Of Machine Learning Research中科院评价数据

中科院 2023年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
否	否	计算机科学	3区	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	3区 3区

中科院 2022年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
否	否	计算机科学	3区	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	3区 3区

中科院 2021年12月基础版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
否	否	工程技术	3区	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	3区 3区

中科院 2020年12月旧的升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
否	否	计算机科学	3区	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能	4区 4区

Journal Of Machine Learning Research JCR评价数据（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	SCIE	Q1	21 / 84	75.6%
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	54 / 197	72.8%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	SCIE	Q2	29 / 84	66.07%
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	74 / 198	62.88%

Journal Of Machine Learning Research历年数据统计

影响因子

中科院分区

Journal Of Machine Learning Research中国学者发文选摘

1、Differentially private data releasing for smooth queries
Author: wangzt2012

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
2、SPSD matrix approximation vis column selection: theories, algorithms, and extensions
Author: zhihua

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
3、SPSD matrix approximation vis column selection: theories, algorithms, and extensions
Author: ricky

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
4、Hybrid orthogonal projection and estimation (HOPE): a new framework to learn neural networks
Author: zsl2008

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
5、Model-free Variable Selection in Reproducing Kernel Hilbert Space
Author: lvsg716

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
6、Large scale online kernel learning
Author: zhiyong.liu

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.
7、Scalable learning of Bayesian network classifiers
Author: chen

Journal: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, 2016.