要提升在《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》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。

《Ieee Transactions On Knowledge And Data Engineering》雜志創(chuàng)刊于1989年，ISSN號：1041-4347，E-ISSN號：1558-2191，國際標準簡稱為IEEE T KNOWL DATA EN，中文名稱為：《IEEE知識與數(shù)據(jù)工程匯刊》。

該雜志由IEEE Computer Society出版，出版語言為English，出版地區(qū)為UNITED STATES，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。

范圍包括計算機科學、人工智能、電氣工程、計算機工程和其他適當領域的知識和數(shù)據(jù)工程方面。本論文集提供了一個國際和跨學科的論壇，用于交流知識和數(shù)據(jù)工程新發(fā)展的成果以及這些想法在硬件和軟件中的可行性研究。具體涉及的領域如下：知識與數(shù)據(jù)工程的領域和領域：(a) 知識型系統(tǒng)和專家系統(tǒng)的知識和數(shù)據(jù)工程方面，(b) 與知識和數(shù)據(jù)管理有關的人工智能技術，(c) 知識和數(shù)據(jù)工程工具和技術，(d) 分布式知識庫和數(shù)據(jù)庫處理，(e) 實時知識庫和數(shù)據(jù)庫，(f) 基于知識和數(shù)據(jù)的系統(tǒng)的架構，(g) 數(shù)據(jù)管理方法，(h) 數(shù)據(jù)庫設計和建模，(i) 查詢、設計和實現(xiàn)語言，(j) 完整性、安全性和容錯性，(k) 分布式數(shù)據(jù)庫控制，(l) 統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，(m) 這些系統(tǒng)的系統(tǒng)集成和建模，(n) 這些系統(tǒng)的算法，(o) 這些算法的性能評估，(p) 這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通信方面，以及 (q) 這些系統(tǒng)的應用。

該雜志在中科院分區(qū)表中，大類學科“計算機科學”為2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8.9。

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