【knowledgebasedsystems期刊几区】“Knowledge-Based Systems”是一本在人工智能与知识工程领域具有较高影响力的国际期刊，广泛收录与知识表示、推理、学习、系统架构及应用相关的研究内容。对于研究人员和学者而言，了解该期刊的分区情况有助于评估其学术价值和投稿选择。
本文将围绕“Knowledge-Based Systems 期刊几区”这一问题进行总结，并以表格形式展示其最新分区信息。
一、期刊概况
期刊名称：Knowledge-Based Systems
ISSN：0950-7051
出版周期：月刊
出版商：Elsevier
学科领域：人工智能、计算机科学、知识工程、机器学习、数据挖掘等
影响因子（2023）：6.745（根据Journal Citation Reports数据）
是否SCI收录：是
是否EI收录：是
二、期刊分区情况
根据中国科学院文献情报中心（JCR）发布的《国际期刊预警名单》以及最新的SCI分区标准，“Knowledge-Based Systems”期刊在多个评价体系中被归类为：
| 分区体系 | 分区等级 | 说明 |
| JCR分区 | Q2 | 在“Computer Science, Artificial Intelligence”类别中位列Q2，属于中上水平 |
| 中科院分区 | 2区 | 在计算机科学类中属于第二区，具有较高的学术认可度 |
| 全球排名 | 前20% | 根据JCR数据，该期刊在全球范围内排名前20% |
三、总结
综上所述，“Knowledge-Based Systems”期刊在学术界具有较高的影响力和认可度，尤其在人工智能与知识工程领域。从分区来看，它属于JCR的Q2区和中科院的2区，表明其在相关研究领域内处于中上水平。对于研究人员来说，发表于该期刊的文章通常具有较强的创新性和实用性，适合投稿至对理论深度与应用价值都有要求的研究成果。
如果你正在考虑投稿或查阅相关文献，建议结合自身研究方向和目标，综合判断该期刊是否符合你的需求。
备注：以上信息基于2023年最新数据，具体分区可能因不同评价体系或年份略有变化，建议参考官方发布信息或使用权威数据库（如Web of Science、Scopus）进行核实。
