期刊名：Machine Learning and Knowledge Extraction

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/make

近日，2026年度《期刊引证报告》正式发布。Machine Learning and Knowledge Extraction (MAKE)期刊收获了最新的影响因子：8.4；相较于上一年提高了40%，在Engineering, Electrical and Electronic领域排名前10%。在此，MAKE期刊编辑部谨向一直以来支持与认可我们的学者致以诚挚谢意。

期刊简介

Machine Learning and Knowledge Extraction (ISSN 2504-4990) 是一个国际型开放获取英文学术期刊，聚焦机器学习和知识提取所有领域相关的研究。期刊发表综述、研究论文、通讯、观点，以及特定主题的特刊。主题领域包括但不限于：机器学习；知识提取；人工智能；神经网络；自然语言处理；无监督学习；隐私保护；不确定性；迁移学习；图像分类；信息检索；特征选择；可视化；基于网络和图的机器学习；几何机器学习与拓扑学；熵及其在机器学习中的应用

期刊主编

Prof. Dr. Andreas Holzinger

奥地利格拉茨工业大学计算机科学与生物医学工程学院

研究领域: 人工智能，机器学习，可解释性人工智能，决策支持系统，医疗AI

投稿优势

• 更高文章曝光度

期刊目前已被Scopus, ESCI (Web of Science)等多个数据库收录。

• 更快发表速度

Time to First Decision：18.7 days

Time to Publication：3.8 days

• 开放获取

读者可以免费阅读期刊文章。

• 作者持有版权

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作者指南

如您对投稿有任何疑问，欢迎阅读作者指南，或联系MAKE期刊编辑部 (make@mdpi.com)。

作者指南：https://www.mdpi.com/journal/make/instructions

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Editorial Board Member编委招募

招募对象及要求：申请人必须已获得博士学位，在机器学习领域发表过具有影响力的研究成果，且在申请时已在学术界担任高级讲师、副教授或教授职务

申请链接：https://www.mdpi.com/about/announcements/13598

Early Career Editorial Board Member青年编委招募

招募对象及要求：申请人须在过去10年内获得博士学位（医疗、家庭休假等职业中断情况可酌情放宽），在机器学习、人工智能、知识提取、知识表示及神经网络领域具有显著的研究成果，愿意以热情和积极的态度投入时间参与期刊发展，同时应是活跃于学术社区的研究人员（例如，有丰富的学术会议报告经验，或参与了专业协会等学术组织）。

申请链接：https://www.mdpi.com/about/announcements/15556

Guest Editor客编招募

招募对象及要求：申请人必须已获得博士学位，在机器学习领域发表过具有影响力的研究成果，且在申请时已在学术界担任高级讲师、副教授或教授职务。

申请链接：https://www.mdpi.com/about/announcements/13606