机器学习领域的“标杆级综述刊” 来啦！Foundations and Trends in Machine Learning自2008年创刊以来，凭借精粹的选题和严苛的质量要求，成为领域内公认的顶级刊物，旗下文章更是被广泛视作 “入门宝典” 与 “研究导航”。
快随小编一起来看看这本期刊的详细信息吧~
Foundations and Trends in Machine Learning
ISSN：1935-8237
检索数据库：ESCI
中科院分区：计算机科学1区Top
IF（2024）：25.4
年发文量：约6篇
【简介】
FTML由Now Publishers出版，致力于发布高质量的长篇综述，覆盖机器学习的核心分支与前沿进展。
该刊聚焦机器学习理论、算法及应用，涵盖分类、预测、聚类、深度学习等核心方向，以发表高质量综述性专论为特色。该刊为季刊，年发行4期，是一本专注于机器学习领域综述型论文的权威期刊。
影响因子
这本高质量综述期刊的影响因子呈现出显著的波动特征。2022年获得首个影响因子即达32.8，2023年大幅攀升至65.4，然而2024年却骤降40分，以25.4收官，较上一年的65.4暴跌61.2%。
尽管影响因子出现大幅下滑，但业内认为这可能与期刊策略调整或影响因子计算方式更新有关，其在领域内的顶级学术地位并未改变。
期刊分区
JCR分区：Q1区。COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE in ESCI edition：JIF排名1/204
中科院分区：大类计算机科学，首次进入中科院分区即获得“1区Top”。
年发文量
这本专注于长篇综述的期刊，堪称“高门槛、低产出” 的典型代表。自创刊以来，其总发文量不足百篇，近年更是稳定在4-6篇的低产出水平，2024年发文仅6篇，整体常年保持在10篇以内。
较低的发文量也成为其影响因子波动较大的主要原因。从作者地域分布来看，国人发文量排名第五，这一数据也反映出国内学者在该领域的参与度正逐步提升。
国人占比
在发文来源中，美国学者占主导地位，共计发文25篇，占比69.444%；其次是英国学者，发文11篇，占比30.556%；中国学者发文3篇，占比8.333%，位列第五。
综合来看，Foundations and Trends in Machine Learning用 “年发文仅6篇、总发文不足百篇” 的 “低产” 模式，走出了一条区别于常规期刊的 “精品化” 道路。
尽管影响因子从65.4暴跌至25.4，却仍能稳踞JCR Q1 区、首进中科院即获1区Top，其背后是对长篇综述质量的极致坚守，以及对机器学习领域研究方向的精准引领。
对于机器学习领域的研究者来说，这本“小而精” 的综述顶刊，无疑是值得长期关注与深耕的优质平台。
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