引言
本文解析的是人工智能领域的老牌权威期刊，属于Elsevier旗下计算机学科头部期刊矩阵成员，连续多年稳定在中科院1区TOP序列，无中科院预警记录，审稿周期普遍在2-5个月，最快46天即可录用，支持无版面费订阅模式发表，对中国作者友好度较高，是计算机、人工智能方向科研人员满足毕业、职称评审成果需求的高性价比选择。
期刊名称：【KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS ISSN: 0950-7051】
基础信息：
收录数据库：SCIE、EI双检索
出版社：Elsevier
中科院分区：2025年最新大类计算机科学1区，小类计算机：人工智能2区，TOP期刊
新锐学术分区：暂未查询到2025年度最新新锐学术分区评级
JCR分区：2025年最新JCR Q1区，人工智能领域排名26/204
影响因子：2025年最新为7.6
年发文量：2025年为1501篇
自引率：2025年为9.7%
中国作者占比：69.793%
官网网站：https://www.sciencedirect.com/journal/knowledge-based-systems
收稿领域：
期刊主要收录学科领域包括但不限于：机器学习理论、方法和算法；数据科学理论、方法和技术；知识展示和工程；推荐系统和电子服务个性化；智能决策支持系统、预测系统和预警系统；计算智能系统；数据驱动优化；认知交互与脑机接口；基于知识的计算机视觉技术；人工智能技术在商业、政府、教育、工程、医疗等场景的落地应用研究。
期刊分区
该期刊近年分区稳定性极强：2024、2025连续两年保持中科院大类计算机科学1区TOP评级，小类人工智能2区；JCR分区常年稳定在Q1序列，2025年在204本同领域期刊中排名26位，属于领域头部期刊。未入选过任何版本的中科院国际期刊预警名单，在全球计算机学术圈认可度较高，不存在院校认可度层面的政策性风险。
影响因子
历年影响因子数据如下：2019年5.921、2020年8.038、2021年8.139、2022年8.8、2023年7.2、2024年7.2、2025年7.6。变化趋势来看，2019-2022年处于持续上升阶段，2022年达到峰值8.8后小幅回落，2023-2024年稳定在7.2水平，2025年回升至7.6，整体长期稳定在7+区间。
未来潜力方面，当前影响因子处于计算机人工智能领域中等偏上水平，随着近年人工智能领域研究热度持续，期刊稿源质量有保障，只要不出现大规模无序扩刊，后续影响因子大概率会稳定在7-8区间，不存在大幅下跌的风险。
年发文量
历年发文量数据如下：2021年1008篇、2022年1181篇、2023年951篇、2024年1384篇、2025年1501篇。变化趋势来看，近5年整体处于稳步扩刊状态，年复合增长率约10%，2025年发文量突破1500篇，属于同分区期刊中发文量较大的刊物，投稿录用机会相对更高。
当前中国作者占比为69.793%，是该期刊发文量第一的国家，说明期刊对国内研究成果的接受度较高，不存在明显的国别歧视。从风险判断来看，当前扩刊速度属于合理区间，且期刊未进入预警名单，整体投稿风险极低。
历年自引率
历年自引率数据如下：2017年峰值23.4%，之后逐年下降，2023年为10.53%，2024-2025年稳定在9.7%左右。变化趋势来看，期刊近年明显收紧了自引管控标准，当前自引率远低于20%的安全阈值，不存在自引率过高引发的预警风险，期刊运营稳定性较强。
编辑点评
优点
期刊认可度高：中科院1区TOP资质，满足绝大多数高校博士毕业、青年教师副高职称评审的顶刊成果要求，无预警风险；
投稿性价比高：支持订阅模式发表，无需支付版面费，也可选择开源模式满足开放获取要求；
审稿效率高：平均审稿周期2-5个月，最快46天可录用，见刊后1-2周即可完成检索，适合有时间要求的作者投稿；
国人友好：中国作者发文占比近7成，编辑和审稿人对国内研究方向熟悉度高，不存在明显的投稿壁垒。
缺点
小类分区为2区，部分要求严格的院校可能不认可其小类2区的顶刊资质，投稿前需确认单位的分区认定规则；
近年有稳步扩刊趋势，若后续扩刊速度进一步加快，不排除影响因子出现小幅波动的可能；
对研究创新性要求不低，纯应用落地、无理论创新的稿件录用概率较低。
适合人群
计算机科学、人工智能相关方向在读博士、需要评职称的高校/科研院所青年教师，以及需要高等级期刊成果的产业界科研人员。
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
