《数据挖掘》期刊简介

《数据挖掘》是一本开放获取、关 注数据挖掘领域最新进展的国际中文期刊，主要刊登数据结构、数据安全、知识工程等计算机信息系统建设相关内容的学术论文和成果评述。本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论数据挖掘领域内不同方向问题与发展的交流平台。

最新文章：
1.项瑞良, 李征宇, 孙平. 基于RoBerta-BiGRU-Attention的景区评论情感分析研究——以沈阳市为例[J]. 数据挖掘, 2023, 13(4): 312-326. https://doi.org/10.12677/HJDM.2023.134031

2.张亚立, 李征宇, 孙平. 基于多头注意力卷积Transformer的假新闻检测[J]. 数据挖掘, 2023, 13(4): 288-289. https://doi.org/10.12677/HJDM.2023.134029

3.程克林. 基于双通道多模态卷积网络的电子元器件缺陷分类检测[J]. 数据挖掘, 2023, 13(3): 269-277. https://doi.org/10.12677/HJDM.2023.133027

期刊领域：数据结构、数据安全与计算机安全、数据库、数据处理、知识工程、计算机信息管理系统、计算机决策支持系统、计算机应用其他学科、模式识别、人工智能其他学科

ISSN Print: 2163-145X；ISSN Online: 2163-1468