中科院分區在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據。高分區期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區的期刊投稿，提高論文被接受和發表的機會。

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說，獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Machine Learning And Knowledge Extraction》是一本在領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社MDPI AG出版，出版地區為：Switzerland。

一、基本信息

ISSN：2504-4990，

定位：

《機器學習與知識提取》是一份專注于機器學習、數據挖掘、知識發現和人工智能領域的國際學術期刊。該刊致力于發表原創性的研究論文、綜述文章和案例研究，旨在推動這些領域的理論發展和實際應用。

該期刊覆蓋了機器學習的多個方面，包括但不限于深度學習、聚類分析、分類算法、回歸分析、強化學習以及神經網絡等。同時，期刊也關注知識提取和數據挖掘技術在生物信息學、醫學、社會科學、商業智能等領域的應用，強調從大數據中提取有用信息和模式，以支持決策制定和創新研究。雜志的編輯團隊和評審專家來自全球，他們都是各自領域的領軍人物，確保了期刊內容的高質量和創新性。通過嚴格的同行評審，期刊保證了發表文章的學術價值和科學準確性，為全球的研究人員、工程師、學者以及行業專家提供了一個分享最新研究成果和前沿技術的平臺。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

四、學術影響力與評價

影響因子與分區：《Machine Learning And Knowledge Extraction》雜志的影響因子為4，JCR分區：Q2區，

發文量與Gold OA占比：年發文量：92，Gold OA文章占比：100.00%。