關(guān)于《Big Data Mining And Analytics》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(jù)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(nèi)容、禁止署名、保證數(shù)據(jù)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(yīng)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(tài)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(shù)，作者應(yīng)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(xué)術(shù)誠信與原創(chuàng)性：作者應(yīng)確保論文的核心內(nèi)容和創(chuàng)新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內(nèi)容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內(nèi)容進行深度改寫和個性化處理，以體現(xiàn)個人的學(xué)術(shù)思考和見解。

《Big Data Mining And Analytics》雜志國際標準簡稱為Big Data Min Anal，ISSN號：2096-0654。

該雜志由IEEE出版，出版語言為English。作為一本專注于Computer Science-Computer Science Applications領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊，它被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力。

《Big Data Mining And Analytics》雜志中文名稱為：大數(shù)據(jù)挖掘與分析。

《大數(shù)據(jù)挖掘與分析》是一本專注于大數(shù)據(jù)挖掘和分析的學(xué)術(shù)期刊，致力于推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究和發(fā)展，為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究人員、工程師和決策者提供一個交流和分享最新研究成果、技術(shù)進展和實踐經(jīng)驗的平臺。雜志內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)挖掘和分析的各個方面，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘算法、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計分析、可視化技術(shù)等。作為一本關(guān)注大數(shù)據(jù)挖掘和分析的專業(yè)期刊，旨在為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和實踐者提供最新的研究成果和技術(shù)動態(tài)，推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

分區(qū)情況：

在中科院最新升級版分區(qū)表中，該雜志在大類學(xué)科計算機科學(xué)中位于1區(qū)，小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能中位于1區(qū)。

JCR分區(qū)信息按JIF指標學(xué)科分區(qū)，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域為Q1。

Cite Score數(shù)據(jù)顯示，CiteScore：20.9，SJR：1.933，SNIP：3.373

學(xué)科類別

大類：Computer Science，小類：Computer Networks and Communications，分區(qū)：Q1，排名：6 / 395，百分位：98%； 大類：Computer Science，小類：Computer Science Applications，分區(qū)：Q1，排名：17 / 817，百分位：97%；

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