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资源简介：

刊寻-学术期刊投稿分析系统，构建规范可信的期刊母体知识库，精准揭示期刊的基本信息、选题方向、发文主题、学术影响力、核心收录等多元化信息。系统有效结合先进的机器学习算法进行智能化期刊匹配，为用户遴选出与论文主题高度契合的期刊，并提供多维投稿分析和期刊发表预测，全面辅助用户投稿决策。此外，通过与期刊编辑部对接合作，致力于为投稿作者提供正规、高效的投稿途径，帮助作者有效提升投稿效率。

服务方式：在线包库（授权IP范围内直接使用）

资源特色：

1、规范化期刊母体知识库：通过与期刊编辑部对接合作，精准呈现期刊的基本信息、选题方向、发文主题、学术影响力、核心收录等多元化信息，并提供正规化的投稿途径；

2、智能化期刊匹配算法：通过先进的机器学习算法，为用户遴选出与论文主题高度契合的期刊，并提供多维投稿分析和预测，全面辅助用户投稿决策；

3、多维度特色分析指标：推出一致性指数、活跃指数、学科融合指数、传播及时指数等特色分析指标，从多个维度提供期刊的匹配分数和影响力分析；

4、个性化投稿预测报告：从录取难易程度、论文主题契合度、期刊影响力、刊物正规性分析等维度进行投稿分析，并进行发表时间预测，以及支持对多个刊物的对比分析。