试用通知
为满足全校教师及学生的选刊投稿需求，图书馆开通了“刊寻—学术期刊投稿分析系统”（简称“刊寻”）的试用服务。
数据库简介
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。
数据范围
1.中文期刊：覆盖广电总局认定学术期刊，涵盖北大核心、CSSCI、CSCD、CSTPCD、AMI等核心刊及卓越行动计划入选期刊，总量为1万余本。
2.外文期刊：覆盖SCIE、SSCI、ESCI、AHCI、EI、Scopus等外文核心期刊，总量4.1万余本。
数据库亮点
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。
数据库功能
1.智能化期刊匹配
为处于各个投稿阶段的学者提供场景化的投稿服务：
智能匹配：适合已经完成论文写作的用户，可以通过输入论文的标题、研究方向、摘要和关键词，由算法对这些信息进行智能分析，为用户匹配到适合投递的期刊。
精准查刊：适合已经有较明确投稿目标的用户，可以通过期刊的刊名或刊号直接进行检索。
2.优质核心刊物遴选
根据用户对于核心期刊的投稿需求，从高影响力、核心收录、卓越刊等多个维度进行组织展示，提供中文核心期刊要目总览、中文社会科学引文索引、中国科学引文数据库、中国科技核心刊、中国人文社会科学与外文科学引文索引、社会科学引文索引、艺术与人文引文索引、新兴科学引文索引、工程索引、Scopus数据库的期刊目录与学科分类导航，以及JCR分区、中科院分区和卓越刊的分类导引。
3.征稿信息推荐和查询
推荐编辑部最新的征稿启事，帮助用户获取最新的刊物征稿动态。后期为编辑部提供相应的后台，支持可以自定义上传征稿信息、刊物信息等。
4.期刊对比分析
针对多个目标刊物进行对比分析，通过对刊物的审稿周期、录用情况、学术影响力、基金论文比、Impact Factor、CiteScore、JCR分区、中科院分区、SJR分区等维度进行对比，有助于进一步确定最适合投稿的期刊。
5.投稿分析报告
通过数据挖掘与智能分析，为用户提供全面的期刊选择与投稿策略指导。包括发表难度深度剖析，以多维度指标评估期刊投稿难易度；主题契合度精准定位，确保稿件与期刊高度匹配；期刊影响力全面评估，多角度衡量期刊学术价值；投稿预测助力规划，科学预估审稿及发表周期；期刊正规性严格把关，确保投稿安全可靠；关联拓展拓宽视野，展现学术生态与研究热点；匹配论文提供参考，助力论文撰写。
登录网址
https://kx.wanfangdata.com.cn/（校园网IP范围内进行登录）
试用期限
即日起至2025年2月12日
万方刊寻旨在帮助大家方便、快捷地找到合适自己的期刊，并提供正规的投稿途径，有效提升投稿效率。欢迎各位老师、同学多多体验，多提反馈信息！
