關于《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志國際標準簡稱為INT J DATA MIN MODEL，ISSN號：1759-1163，E-ISSN號：1759-1171。

該雜志由Inderscience Publishers出版，出版語言為English。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志中文名稱為：國際數據挖掘建模與管理雜志。

《國際數據挖掘建模與管理雜志》是一個專注于數據挖掘、建模以及管理領域的學術期刊。盡管搜索結果中沒有直接提供關于這本雜志的詳細背景信息，但可以推測這本期刊可能涵蓋了數據挖掘與建模的理論和實踐，以及相關管理方法和技術的研究。數據挖掘作為當今數字化世界中的關鍵技術，在商業決策、科學研究等多個領域發揮著重要作用 。

這本雜志可能會發布關于數據采集、數據探索、數據預處理、建立數學模型和模型評價等方面的論文，這些內容是數據挖掘與建模完整流程的重要組成部分 。此外，考慮到數據挖掘領域的快速發展，該雜志可能還會關注新興的數據挖掘技術、算法、以及它們在不同領域的應用案例。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域為Q4。

Cite Score數據顯示，CiteScore：1.1，SJR：0.17，SNIP：0.216

學科類別

大類：Business, Management and Accounting，小類：Management Information Systems，分區：Q4，排名：110 / 131，百分位：16%； 大類：Business, Management and Accounting，小類：Modeling and Simulation，分區：Q4，排名：272 / 324，百分位：16%；

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