如果论文被《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志拒稿，可以采取以下策略进行应对和改进，以提高再次投稿的成功率：
一、分析拒稿原因
1.仔细阅读审稿意见：编辑和审稿人通常会提供详细的拒稿理由，包括研究创新性不足、实验方法缺陷等。
2.区分“可修改”与“不可修改”问题：
可修改：如语言问题、格式不符、实验补充等，可针对性改进。
不可修改：如期刊主题不符，则需另选目标期刊。
二、针对反馈，修改完善
补充实验或数据：针对审稿人提出的数据或分析缺陷，补充实验以增强说服力。?
强化创新性：明确论文填补的研究空白，并在引言和讨论部分突出其学术价值?。
语言与格式规范：使用专业工具润色语言，确保格式符合目标期刊要求?。?
三、调整投稿策略
修改后重投原期刊?：若编辑允许修改后重投（如“大修”状态），需逐条回复审稿意见并提交修订稿。
改投其他期刊?：若因“选题不匹配”被拒，选择研究方向更契合的期刊。
通过这些措施，作者可以将拒稿转化为学术成长的机会，进一步提升自己的研究能力。
《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志简介与数据分析
基本信息：
创刊时间：2006年
出版商：Association for Computing Machinery (ACM)
出版周期：4 issues/year
出版语言：English
国际简称：ACM T KNOWL DISCOV D
中文名称：从数据中发现知识的 Acm 交易
ISSN：1556-4681；E-ISSN：1556-472X
研究方向：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING?
权威数据库：SCIE
定位与覆盖范围：
定位：专注发布COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING领域的学术期刊。
覆盖范围：涵盖COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING等领域的最新研究成果、技术革新、学术动态等，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。
数据与影响力分析
影响因子：根据最新数据，《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志的影响因子为4，显示其在COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING领域具有较高的学术影响力。
分区信息：在中科院最新升级版分区表中，《Acm Transactions On Knowledge Discovery From Data》杂志位于大类学科计算机科学3区，小类学科COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机：信息系统3区。小类学科COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING计算机：软件工程3区。同时，在JCR分区中，该杂志位于Q1区，表明其学术水平较高。
投稿咨询| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 62 / 249 |
75.3% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 21 / 131 |
84.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q1 | 60 / 251 |
76.29% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 23 / 131 |
82.82% |
年发文量：120，审稿周期预计为：平均审稿速度为 约3.0个月 ，CiteScore：6.7、SJR：1.303、SNIP：1.733。
CiteScore 排名
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Computer Science 小类：General Computer Science | Q1 | 43 / 232 |
81% |
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