人工智能领域口碑强刊：双1区TOP《Knowledge-Based Systems》对国人友好

　　《Knowledge-Based Systems》（Elsevier，ISSN 0950-7051）创刊于1987年，是人工智能与知识工程领域的老牌SCI期刊，以月刊形式出版，长期致力于推动基于知识的智能系统研究。改sci期刊发文量大，双一区top期刊，对国人友好是一本不错的投稿平台，具体期刊详情如下：

　　1、期刊亮点

　　双一区认可：JCR Q1（COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE，排名27/197）+ 中科院大类计算机科学1区TOP，国内外认可度高，适合博士毕业、职称晋升等关键学术评价。

　　影响因子稳健：最新影响因子7.6，连续五年保持在7–9分区间，呈现稳中有升趋势。

　　发文规模大、对国人友好：年发文约1354篇，国内机构发文量位居第一，投稿接纳度高。

　　审稿效率突出：虽然官网中位数审稿周期约155天（约5个月），但网友反馈首轮决定平均仅需1周，拒稿多在初审阶段完成，流程清晰不拖延。

　　录用比例较可观：网络数据显示录用比例约85%，实际录用以提案质量为核心，适合方法扎实、实验可验证的研究工作。

　　版面费：传统订阅免费；可选OA出版，费用为3350美元。

　　2025年自引率：11.8%

　　2、收稿方向

　　《Knowledge-Based Systems》专注于基于知识的系统研究，涵盖人工智能、数据科学、机器学习等领域，旨在通过理论与实践结合，推动智能系统在商业、医疗、工程等领域的应用。

　　3、含金量与相关领域单位认可度

　　（1）国际认可度

　　在人工智能、知识系统、专家系统社区内，KBS是公认的老牌权威期刊，享有良好声誉。

　　尽管不是CCF-A类（中国计算机学会推荐列表）或“AI顶会”（如NeurIPS， CVPR）级别的顶级，但被认为是高质量、高影响力的核心期刊。在许多欧美高校的博士毕业和职称评定中，KBS的论文是重要的科研成果。

　　（2）中国国内认可度

　　高校与科研机构：在中国的计算机、自动化、信息管理等相关院系，KBS的认可度非常高。它常被列为国内高校和科研单位（如985/211高校、中国科学院等）认定的重要期刊（通常为“A类”或“B类”期刊），在博士毕业、职称评定、绩效考核中占有很重的分量。

　　与CCF列表的关系：在中国计算机学会的推荐国际学术期刊列表中，KBS被列为 CCF-B类期刊（人工智能领域）。这是一个非常受认可的分类，仅次于少数的A类顶刊。对于国内学者，发表一篇CCF-B类期刊论文是学术能力的有力证明。

　　研究生群体：对于硕士和博士研究生来说，成功发表一篇KBS是极具竞争力的成就，尤其在申请博士学位或博士后职位时。

　　国人友好度：国内机构发文量占比长期位居前列（约75%），对国内学者较为友好，尤其在机器学习、数据科学等方向的成果发表机会较多。

　　4、投稿建议

　　该期刊在人工智能领域具有良好声誉，尤其适合研究扎实、英语表达规范、具有清晰创新点与应用验证的稿件。由于审稿反应快、初期筛选明确，建议投稿前充分完善实验设计与方法阐述，以提升通过率。