要提升在《Knowledge-based Systems》雜志上的發(fā)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(yōu)化稿件質(zhì)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(nèi)容和創(chuàng)新點。

數(shù)據(jù)完整準確：確保研究數(shù)據(jù)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(tài)。

5、利用專業(yè)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(yè)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。

《Knowledge-based Systems》雜志創(chuàng)刊于1987年，ISSN號：0950-7051，E-ISSN號：1872-7409，國際標準簡稱為KNOWL-BASED SYST，中文名稱為：《基于知識的系統(tǒng)》。

該雜志由Elsevier出版，出版語言為English，出版地區(qū)為NETHERLANDS，出版周期為Bimonthly。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能領域的SCI學術期刊，被國際權威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，其在學術界擁有較高的影響力和學術地位。

《知識庫系統(tǒng)》是一本國際性、跨學科、面向應用的期刊。該期刊專注于使用知識庫 (KB) 技術支持人類決策、學習和行動的系統(tǒng)；強調(diào)此類 KB 系統(tǒng)的實際意義；其計算機開發(fā)和使用；涵蓋此類知識庫系統(tǒng)的實施：設計過程、模型和方法、軟件工具、決策支持機制、用戶交互、組織問題、知識獲取和表示以及系統(tǒng)架構。

本期刊當前的主要主題包括但不限于：

? 大數(shù)據(jù)技術和方法、數(shù)據(jù)驅(qū)動的信息系統(tǒng)和知識獲取

? 認知交互和智能人機界面

? 推薦系統(tǒng)和電子服務個性化

? 智能決策支持系統(tǒng)、預測系統(tǒng)和預警系統(tǒng)

? 基于計算和人工智能的系統(tǒng)和不確定信息過程

? 群體智能和進化計算

? 知識工程、基于機器學習的系統(tǒng)和網(wǎng)絡語義

本期刊還歡迎描述知識庫系統(tǒng)在任何人類活動中的新應用的論文：從金融技術到工程到健康科學或任何其他受人工智能技術及其相關技術影響的領域，以及系統(tǒng)。

該雜志在中科院分區(qū)表中，大類學科“計算機科學”為1區(qū)，小類學科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為2區(qū)；在JCR分區(qū)等級為Q1。其影響因子為7.2。

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