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推荐系统论文发表方向

发布时间:2024-07-05 16:08:59

推荐系统论文发表方向

综述类: 1、Towards the  Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and  Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 ( ) 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤: 1.matrix factorization techniques for recommender systems. Y Koren 2.Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg (协同过滤第一次被提出) 3.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl 4.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl 5.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel 6.Recommendation systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar Raghavan.etl 7.Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York 8.Evaluation of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis 9.Probabilistic Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov 10.Tensor Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐:   1.Content-Based Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐:   1.Tag-Aware Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标:   1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱,吕琳媛 2、Accurate is not always good:How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性:   1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph A.Konstan,Georg Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity:A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem:Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护:   1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred Kobsa.etl 4、Differentially Private Recommender Systems:Building Privacy into the  Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research,  Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题:   1.Tied Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Gunawardana.etl 2.Pairwise Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu 3.Addressing Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat Lam.etl 4.Methods and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题):  1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐:   1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web:combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐:   1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他:   Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani

通常来说大学生在确定论文研究方向的时候,需要先考虑三件事,其一是自身的知识结构和能力特点;其二是目前拥有的研究资源;其三行业发展趋势。自身的知识结构和能力特点是选择研究方向的基础,因为要想完成一篇合格的论文,有三个基本的要求,具有一定的创新性。具有一定的落地可行性;论述的完整性和可靠性。要想让论文有所创新,首先就要从知识结构上寻求突破,所以自身的知识结构是论文研究方向首先应该考虑的因素。论文研究方向应该考虑一下当前的行业发展趋势,在产业结构升级的大背景下,如果研究方向能够与大环境相契合,不仅能够获得更多的研究资源,同时对于未来的发展空间也有较大程度的促进作用。以计算机领域为例,当前选择大数据、云计算、边缘计算、人工智能等方向都是不错的选择。研究资源对于论文方向的选择也有非常直接的影响,所以在选择论文方向的时候,要根据目前能够整合的研究资源进行细分方向的选择。通常来说,导师对于论文研究方向的选择有比较直接的影响,选择导师比较擅长的研究领域会更容易获得突破。要想完成一篇高质量论文往往需要做大量的基础工作,同时一定要尊重实验结果,否则在进行落地应用的过程中会遇到很多障碍,这一点一定要注意。

推荐系统方向好发表论文吗

你好,目前人工智能,自然语言处理是比较前沿的,很多领域都在使用这些方法,如果你想更好发表论文的话,据我了解信息提取、图像识别和知识图谱这些都比较好发文章,如果你选择的导师有和一些其他领域合作那就是最好的,因为最容易发的就是你将这种方法应用到一些其他领域,然后在其他领域的期刊发文章,就我周围的话有应用在地理学和生态学中,希望我的回答对你有所帮助。

如果你要自己向杂志社投稿,需要等待的时间就比较长,而且如果不通过审核,你的论文就会石沉大海。这样容易耽误事,建议你可以找个论文网帮你发表,他们都和杂志社有合作,并且帮你修改论文,通过率很对期刊的选择要谨慎。我以前找品 优刊 论文网给发表了两篇论文,还不错,两个月就出刊了,你可以去试试。

计算机应用期刊属于二级期刊,是国内较好较成熟的刊物,如果你的论文有一定的创新,应该还是能够发表的,不过中间可能会让你进行适当的修改,会花一些时间审核,知道结果一般要二个月左右。

发表SCI论文的难易程度因个人能力、研究领域、期刊选择等因素而异。一般来说,SCI论文发表的难度比较大,需要具备较高的研究水平和科学素养。同时,SCI期刊的发表要求也较为严格,需要符合其发表要求和规范。一些研究领域的SCI期刊,例如医学、化学、生物等领域的SCI期刊,对文章的质量和发表要求非常高,因此这些领域的SCI论文发表相对困难。相反,某些其他领域的SCI期刊,例如社会科学、人文科学等领域的SCI期刊,对文章的发表要求较为宽松,因此这些领域的SCI论文发表相对容易一些。此外,星科SCIER觉得期刊的影响因子也是影响SCI论文发表难易程度的重要因素之一。影响因子较高的期刊,意味着该期刊所发表的文章被引用的频率较高,因此其发表要求也相对更加严格。

论文发表推荐系统

综述类: 1、Towards the  Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and  Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 ( ) 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤: 1.matrix factorization techniques for recommender systems. Y Koren 2.Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg (协同过滤第一次被提出) 3.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl 4.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl 5.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel 6.Recommendation systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar Raghavan.etl 7.Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York 8.Evaluation of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis 9.Probabilistic Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov 10.Tensor Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐:   1.Content-Based Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐:   1.Tag-Aware Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标:   1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱,吕琳媛 2、Accurate is not always good:How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性:   1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph A.Konstan,Georg Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity:A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem:Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护:   1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred Kobsa.etl 4、Differentially Private Recommender Systems:Building Privacy into the  Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research,  Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题:   1.Tied Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Gunawardana.etl 2.Pairwise Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu 3.Addressing Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat Lam.etl 4.Methods and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题):  1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐:   1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web:combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐:   1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他:   Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani

现在网上太多的论文网站,大多数都是采集的同行的内容,而且论文发表的渠道也是花样百出,子太多,我觉得您不要找最好的论文网站,而要先知道好的论文网站是什么样子的才行,对吧?了解了这个,还怕找不到么?给你搜集总结了三点,看下吧。论文的发表需要越快越好,漫长的等待不但对发表的成功率提高毫无益处,而且会使得论文作者的创作积极性受到打击,如果能够找到论文的发表速度快、发表成功率高的网站,对作者来说是极为有利的。正是因为出现了这样的客观需求,才需要各种负责论文的发表代理的网络平台进一步完善服务体系,争取为用户提供便捷的发表服务,相信这对其平台运行也是大有裨益的,毕竟用户的口碑是最大的财富。其实我们如今能够接触到的发表论文的网站还是比较多的,只不过大部分人的甄别能力有所欠缺,甚至有人是通过门户网的弹窗了解的网站信息,其可信度本身就存在问题,因此就不能将其归类于容易发表的优质网站,这也是需要我们作为辨析工具和参考标准的信息。此外,发表论文的正规网络平台比较重视信誉,即使无法满足客户的需求,也会提出一些比较值得参考的意见或者建议,这样的网站也是值得去信赖的。由此不难看出,发表论文虽然看似复杂,但是只要找对了发表的网站和商家,其所掌握的刊物和渠道还是能够提高发表成功率的,只不过在对这些平台进行筛选时,还是要借鉴总结出来的经验和策略,毕竟发表网站的选择也具有浓重的技术色彩,不是信手拈来的信息和资源就可以使用的,尤其是对一些时间比较紧迫的论文作者来说,在选择发表网站的时候更是要确保心态的平和,才不至于被虚假网站所蒙蔽。本内容由top期刊论文网倾情提供一、【网站、网上采编中心信息核实】(1)首先查看网站是否有 ICP 备案号、网站运营机构是个人还是正规注册公司(正规公司必须有:营业执照、税务登记证、组织机构代码证);(2)网站是否有明确的固定办公场所、固定电话,相关项目合作是要求汇款到单位还是个人账户;(3)网站内容是否丰富(信息量小于5万的网站均是小网站)、更新速度是否很快,内容越丰富、更新越快的网站运营投入越大,可信度越高;(4)查看网站上是否有稿件录用、退稿、返修等专业信息,若没有该类信息证明该网站肯定存在稿件转刊(非学术期刊、非法期刊、低品质期刊等)等问题影响晋升;(5)所投稿件是否有具体的审稿意见,一般专业的编辑都会给 出稿件的审稿意见;(6)核实杂志社的信息,直接将电话打到你要发表的杂志社,询问xx采编部是贵刊所设立的办事处、采编部、学术推广中心等。二、【期刊鉴别招数】(1) 看刊物有没有CN刊号和国际标准号 (ISSN号 ) ,两者都有才是真刊。如果只有ISSN 号,没有CN号,即可认定其为非法出版物。(2) 可致电国家新闻出版总署或刊号所在省的新闻出版局,也可登陆新闻出版局等相关部门网站进行查询,查证该刊号是否已登记。(3) 问询该刊物是否有邮发代号,从邮局是否可以订阅的到。假刊基本上是不会在邮局发行的。(4) 查看期刊的创刊年份,创刊历史越久,期刊品质越高,一般假刊都是创刊时间较短没有知名度的期刊。(5) 询问同事或朋友是否在**杂志社**期刊上发表过论文,好的期刊肯定会得到口碑宣传。(6) 注意区分增刊,专刊与杂志正刊的差别。一般可以通过在刊物主管部门处问询到的杂志编辑部电话问询,在某期,某版,是否有某篇文章。三、子网站的主要招数“全网最低”——虚假机构学术子网站上打出“全网最低”广告的,往往价格比同本期刊在所有网站上的均价低几百块钱,这些机构常采用的术有以下几种:【皮包公司假信息】第一种是能上网就能办公,随便租用个公用信箱的“皮包”公司,以最低价取作者的信任,在与作者交谈后建议将稿件发到个人QQ或个人电子邮箱里,随后作者会收到电子版的录用通知,在稿费汇至对方指定的银行账户或者**邮局**信箱后,发表事宜便杳无音信。当作者追查**信箱时,结果很可能是“不好意思,这是租用的公用信箱,租用人的信息无效。”【低价引诱滚雪球】第二种是以低价做诱饵,后期消费“滚雪球”的术,刚开始保证以低价即投即发,到最后以各种理由要求您补交费用,利用医生不想耽误晋升的心理一直要求其追加费用才能发表,最后投稿费超过正常费用不说,网站相关人员也无法联络,白花了很多冤枉钱,还错过了职称评定的时间。【中途专刊变标准】第三种是中途提议将论文转刊降低成本的策略,(所转期刊是健康类的非学术期刊或者是套刊自己印增刊),该机构不可能以低价保证将论文发在政策所需的正规学术期刊上,就在论文发表中途以论文质量、期刊投稿要求等理由建议医生转刊,利用有些医生不明政策来欺医生,医生不想耽误晋升在无奈下就只能选择中途转刊,但当论文发表出来后才发现所投期刊单位不认可、晋升政策不符合,职称晋升最终只有失之交臂。【费用付后无跟踪】第四种是服务品质低、服务质量差,付费后稿件是否已出刊、是否已邮寄等信息根本无从查起,服务人员收费前后态度判若两人,承诺服务根本不会兑现,更别说稿件全程跟踪服务了。【不开发票无保障】消费后索要发票是消费者的权利,投稿机构在收费后必须履行开具发票的义务,但有些投稿机构却以各种理由拒开发票或根本无法开具正规发票,究其原因,该投稿机构不是一个能给医务工作者提供专业论文发表平台的正规机构。

论文网站如下:1、中国知网(期刊、学位论文)2、维普资讯中文科技期刊数据库(期刊论文)3、万方数字资源系统(学位论文、会议论文、外文文献)4、读秀学术搜索5、超星数字图书馆(电子图书、讲座、读秀学术搜索)扩展资料:古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。论文著作权实行自愿登记,论文不论是否登记,作者或其他著作权人依法取得的著作权不受影响。我国实行作品自愿登记制度的在于维护作者或其他著作权人和作品使用者的合法权益,有助于解决因著作权归属造成的著作权纠纷,并为解决著作权纠纷提供初步证据。

发表论文的平台如下:

1.知网

这里所说的是知网,是清华大学和清华同方共同办的这个数据库。在前些年他也叫中国期刊网,由于后来有人自己建了个网站也叫中国期刊网,自己收录期刊,假李逵装真李逵。玩文字游戏,导致很多作者被上当。

所以现在知网对外不称中国期刊网了,就是叫知网。从论文发表来说,知网是最权威的,最有说服力的数据库。

凡是知网收录的期刊,一定是正规的,可以放心大胆的发表的,但是最近这两年知网变得更严格,所以知网收录的期刊发表费用比较贵一些。

2.万方数据库

万方数据库,也是一个比较大的论文数据库,仅次于知网。其权威性和重要性就等于是一个弱化版的知网,但是也是比较大。

从期刊正规性来说,如果一个期刊,知网不收录,但是万方数据库收录,说明还是比较正规的,虽然不如知网收录的那么正规。但是对于一般单位来说够用。

对于大学这样的单位可能必须要求知网。而对于一些企业单位,只要万方数据库能检索到已经发表的论文,就算不错了。所以,万方数据库也是一个必须参考的标准。

3.维普网

维普网在前些年实际上假刊比较多,比较泛滥,这两年所说期刊审核严格,上面审核严格,但是维普网收录的期刊从正规性和权威性上来说,都是严重不如知网和万方数据库。

对于很多要求不高的单位,或者评一些初级职称的单位,只有维普网收录的期刊还能管点用。稍微严格一些的,就不大灵光了。

推荐系统期刊投稿

可以投稿。一、投稿须知1、投稿及投稿人:作者本人以文字、图片等形式创作的稿件一旦经投稿中心的编辑审核并公之于众即视为投稿,作者享有规定的著作权权益。如无特别情形,投稿一经发表,不能由本人撤销或删除。投稿者必须是作者本人或版权所有人,登记时必须填写真实姓名和相关信息。 2、 篇幅和质量要求:每篇的字数最低限为1000字以上。到5000字为宜,除非体裁或栏目特点所需(例如诗歌或笑话)。超过2500字的文章系统将自动分为"上篇"和"下篇",或者按照1、2、3、4......序号分开。华语网络文学希望进行长篇连载的作者,连载作品每篇约3000字,标题上要标明序号。不接受法律禁止出版、传播或者含有法律、行政法规禁止内容的作品。文字作品的发表要求是:具有正式出版物的发表水平,没有多字、错字、别字等错误,排版规范,否则将会影响您的稿件质量和分成比例。出版社审稿、编辑以及删除的一切权力。 3、排版格式要求: a、每一段落开头空两格全角汉字的位置。段落间除非有上下文意思的大转折大跳跃,否则尽量不要有空行。段内换行应为软回车,即不按回车键的自然换行;另起一段应为硬回车,即按回车键产生的分段。 b、文章内如果有分章节,一般采用汉字"一、二、三、四……"标识,也可用阿拉伯数字,只要全篇前后一致即可。小标题和章节数及文章写作日期也请空两格全角汉字的位置,并和上下文适当分行。 c、请规范标点符号使用。标点符号一律为全角符号,占用一个汉字的位置。行首除了双引号、单引号、书名号、单括号、破折号,请勿使用其它标点符号。 d、数字和英文字母一律为半角 e、如果作者的署名名字为单字比如“鲁迅”,应在名字间加一全角空格:“鲁迅”。 4、作者在投稿时须选择稿件类别和打算投稿的期刊名称(只能选择一个,同名文章不可以第二次投递),除了会自动筛选投稿并在发表和销售外,稿件管理系统会同时将您的稿件直接投递给相应的期刊社,由刊社编辑进行审稿和答复。如果超过1个月您还没有得到期刊社的用稿通知,您可以将稿件投给其他期刊或另行处理。 二其他规定:1、 剽窃、抄袭:是指未经原作者同意,把他人的作品原封不动或改头换面之后据为已有的行为。 出版社为网络服务提供者,对剽窃、抄袭行为的发生不具备充分的监控能力。但是一经发现,负有移除剽窃、抄袭作品停止继续传播的义务。华语网络文学对他人在网站上实施的此类侵权行为不承担法律责任,侵权的法律责任概由剽窃、抄袭者本人承担。 2、如果您要求您的作品被公开发表并且允许读者免费阅读.3、 如果因版权问题引起争议或任何其他原因,出版社无责任。所有解释权归出版社

朋友,我刚回答过这样的问题,我就复制粘贴过来了。发表流程需要先审核你的文章,然后定稿,之后交付定金,然后拿通知书,然后等着收期刊了。发表你需要注意几点啊,现在网上都是陷阱没有馅饼了,发表成功不要上当时最重要的,不知道怎么发表 你可以找发表过的朋友咨询一下,还有 花银子是必须的,这里太便宜的可能是子 太贵的又不划算,你需要多考虑。如果你第一次发表 我推荐你一个 我以前发表过的。 刘老师扣扣1733954862给我办的,我发3篇了,书都收到了,你可以去咨询一下,很耐心的。发表文章最重要的还是成功率。血汗钱不能百花。价格太低 或者什么条件都答应你的,还是需要多考虑的。网上真真假假的太多。也不知道社会为什么要评职称这么一说,现在都成有钱就能办的了。只是苦了我们百姓了。就这么多,祝你发表成功。

朋友你好,直接往要投的报刊、网站或者其他媒体的电子邮箱投稿即可。根据我多年从事文字工作的经验,我认为:如果投稿更有针对性,命中率会更高一些。这就关系到,你是哪里的?干什么的?写的稿件是什么体裁?什么内容?如果说投稿的话,最好投当地的报刊、网络或者是你从事的职业报刊发表,要投哪个媒体首先要研究哪个媒体,看它需要什么内容、什么体裁、什么格式的稿件,“对症下药”,这样会更轻松一些、方便一些,命中率会更高一些。如果你能够告诉我你的具体情况(干什么工作,哪里的,写的小说的大致内容等),我可以给你一些建议。我1993年开始在部队时开始发表各类文章,包括:报告文学、新闻、诗歌、散文、小说、评论等体裁的,到目前,先后在《人民日报》《法制日报》《农民日报》《中国文化报》《法制文萃》《半月谈》《解放军报》《中国国防报》《中国绿色时报》《中国日报》《中国教育报》《人民公安报》《中国交通报》《中国安全生产报》《中国转业军官》《中国人事》《道路交通管理》等报刊发表的大约5000篇左右吧,有40多篇获奖。另外:投稿时,第一要有信心,第二要投对报刊媒体,这两点非常重要。祝你成功!

投稿期刊推荐系统

SSCI&SSCI 选刊 – 为你的论文匹配合适的期刊

SCI&SSCI期刊那么多,千辛万苦找到一个期刊投稿后满怀期待,却收到“研究内容与期刊主题不符”的拒稿通知。那么我们该如何又快又精确地找到与论文内容最匹配的期刊呢?下面为大家推荐几个论文投稿推荐系统,帮助大家实现精准高效投稿。为了方便展示结果,以下面一篇论文为例,展示各个推荐系统的推荐结果。

Lee S, Lee S, Baek H. Does the dispersion of online review ratings affect review helpfulness?[J]. Computers in Human Behavior, 2021, 117: 106670.

1. Springer Journal Suggester

输入手稿的题目和内容,选择合适的领域,就能为你的论文推荐合适的期刊(仅限 Springer 旗下的期刊)。

系统展示了推荐期刊及其关键信息辅助作者做决策,例如:影响因子,接受率,发表周期等。点击期刊进入点击期刊可以进一步查看期刊的信息,例如aims and scope,期刊的链接,投稿链接等。

2. Elsevier® JournalFinder

输入论文的题目,摘要,关键词,选择研究的领域,即可匹配到合适的期刊(仅限 Elsevier 旗下的期刊)。需要注意,关键词一栏不能原封不动地粘贴自己论文的关键词,只能选择系统联想到的关键词。

根据系统推荐结果,共匹配到49本合适的期刊,并显示了每本期刊的匹配程度。同时报告了期刊的关键信息辅助作者做决策,例如:影响因子,接受率,发表周期等。

3. JournalGuide

输入文章的题目和摘要(或关键词)即可检索。

可以按照自身的需求限定影响因子及是否开源。结果报告35本合适的期刊,列出了期刊题目,匹配程度,影响因子,是否开源等。点击期刊可以进一步查看期刊的一般信息,例如aims and scope,期刊的链接(home page,submission及author guidelines等页面)。

4. Journal / Author Name Estimator

JANE只有一个搜索框,可以同时将题目和摘要粘贴进去,搜索一下就能得到推荐见刊。可以看出,根据示例论文题目和摘要推荐出的期刊不太合适。根据经验,JANE更适合生物学和医学专业领域。

中国社会科学出版社 省份 北京 地址 北京西城区鼓楼西大街甲158号 联系电话 传真

(1)知网系统。在知网检索期刊关键词

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