《刊寻-学术期刊投稿分析系统》构建规范可信的期刊母体知识库，精准揭示期刊的基本信息、选题方向、发文主题、学术影响力、核心收录等多元化信息。系统有效结合先进的机器学习算法进行智能化期刊匹配，为用户遴选出与论文主题高度契合的期刊，并提供多维投稿分析和期刊发表预测，全面辅助用户投稿决策。此外，通过与期刊编辑部对接合作，致力于为投稿作者提供正规、高效的投稿途径，帮助作者有效提升投稿效率。
万方刊寻深入洞察学术期刊投稿领域所面临的问题，如：假冒网站造成的稿件流失、期刊声誉受损，以及学者在寻找正规投稿途径时的时间和精力消耗。为了解决这些问题，万方数据推出全新的刊寻智能选刊系统，通过构建规范可信的期刊母体知识库，精准揭示期刊的基本信息、选题方向、发文主题、学术影响力、核心收录等多元化信息。系统有效结合先进的机器学习算法进行智能化期刊匹配，为用户遴选出与论文主题高度契合的期刊，并提供多维投稿分析和期刊发表预测，全面辅助用户投稿决策。此外，通过与期刊编辑部对接合作，致力于为投稿作者提供正规、高效的投稿途径，帮助作者有效提升投稿效率。
服务优势
1.规范化期刊母体知识库
通过与期刊编辑部对接合作，精准呈现期刊的基本信息、选题方向、发文主题、学术影响力、核心收录等多元化信息，并提供正规划的投稿途径。
2.智能化期刊匹配算法
通过先进的机器学习算法，为用户遴选出与论文主题高度契合的期刊，并提供多维投稿分析和预测，全面辅助用户投稿决策。
3.多维度特色分析指标
推出一致性指数、活跃指数、学科融合指数、传播及时指数等特色分析指标，从多个维度提供期刊的匹配分数和影响力分析。
4.个性化投稿预测报告
从录取难易程度、论文主题契合度、期刊影响力、刊物正规性分析等维度进行投稿分析，并进行发表时间预测，以及支持对多个刊物的对比分析。
试用链接：https://kx.wanfangdata.com.cn/
试用账户：czgxy88 密码：c@gy@c
试用时间：即日起至2024年11月30日
欢迎各位读者试用，如有任何问题请联系图书馆信息咨询部李老师，联系电话88510285/6285。
