近年机器学习领域研究迭代速度远超其他计算机子方向，大量研究人员扎堆涌入的同时，领域内优质综述类成果的发表难度也水涨船高，不少科研人员都遇到过投综述要么被顶刊秒拒、要么投中的期刊认可度低不算成果、要么踩中预警刊浪费大半年时间的痛点，今天给大家拆解的这本期刊，就是目前机器学习领域公认的含金量最高、风险最低的综述类顶刊之一。
期刊名称：【 Foundations and Trends in Machine Learning ISSN: 1935-8237】
基础信息：
出版社：Now Publishers Inc.
中科院分区：2025年最新分区为计算机科学大类1区TOP
新锐学术分区：暂无2026年公开新锐学术分区数据
JCR分区：计算机科学-人工智能领域常年1区
影响因子：2024年最新IF为25.4
年刊文量：年均4-6篇
自引率：最新为0.8%
中国作者占比：10%
投稿网址: https://www.nowpublishers.com/MAL
期刊简介：该刊由Now Publishers Inc.出版，目前被ESCI、ACM Digital Library、WOS核心合集等主流学术数据库收录，官方网站地址为https://www.nowpublishers.com/MAL。
报道领域：主要收录机器学习核心理论、算法创新、深度学习、分类预测聚类技术、超参数优化、增量学习、强化学习、科学人工智能、凸优化、无监督学习、数据挖掘、人工智能跨领域应用等方向的系统性综述、专题研究成果。
影响因子：该刊2022年获得首个影响因子即为32.8，2023年上涨至65.4的峰值，2024年受领域整体IF回调影响回落至25.4，5年影响因子为89，CiteScore达202.9；JCR分区常年稳居计算机科学-人工智能领域前5%的1区位置，中科院2025年分区首次入选即为计算机科学大类1区TOP，影响因子虽然近年出现大幅波动，但学科排名始终保持头部位置，学术认可度完全未受分值波动影响，圈内很多高校评职称、申项目都将其列为顶刊序列。
审稿周期：平均常规投稿审稿周期为6-12个月，机构合作特殊快速通道审稿周期为2-3个月。
年发文量：年均发文量仅4-6篇，创刊至今总发文量不足100篇，近年发文量始终保持极低水平无大幅扩招趋势，中国作者发文占比仅为10%，极低发文量+低国人占比的组合完全不存在滥发、灌水风险，是目前人工智能领域风险最低的顶刊选项，基本不可能进入预警期刊名单。
历年自引率：最新自引率仅为0.8%，创刊至今自引率始终维持在1%以下的极低水平，无任何自引操纵、抬高IF的风险，期刊运营稳定性极强，创刊至今无任何国家级、省级预警记录。
期刊点评：作为机器学习领域公认的权威综述类顶刊，该刊最大的特色是只刊发领域内具有高前瞻性、高系统性的综述和专题成果，编委团队基本都是机器学习领域的泰斗级学者，审稿标准极高，基本只有领域内深耕5年以上的资深团队才有机会中稿，一篇该刊的成果基本等于拿到了领域内所有顶会的通行资格，虽然近年影响因子出现回落，但在全球学术圈的认可度始终处于第一梯队，中科院1区TOP的定位也完全匹配其学术价值，极低的发文量和自引率也保证了其内容的纯粹性，没有当前很多顶刊普遍存在的水稿、人情稿泛滥的问题，唯一的门槛就是对成果质量要求极高，不适合首次发SCI的新人尝试，更适合想冲击顶刊、提升个人学术影响力的资深研究人员投稿。
投稿方式
邮箱：contact@kejianyi.cn
编辑电/微：15639032318
官方投稿链接：https://www.kejianyi.cn/staging/submit-manuscript
