SNIP（Source Normalized Impact per Paper）即“來源標準化每篇論文的影響”，是一種衡量期刊影響力的指標。它通過將期刊的引用次數標準化，消除了不同學科領域和期刊規模等因素對引用次數的影響，從而更準確地反映期刊在其主題領域內的相對影響力。
《Machine Learning And Knowledge Extraction》SNIP 數值為1.82。
Cite Score（2024年最新版）
- CiteScore：8.5
- SJR：0
- SNIP：1.822
| 學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 大類：Engineering 小類：Engineering (miscellaneous) | Q1 | 14 / 151 |
91%
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| 大類：Engineering 小類：Artificial Intelligence | Q1 | 63 / 301 |
79%
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名詞解釋：
CiteScore：該指標由Elsevier于2016年提出，指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScorer的計算方式是：例如，某期刊2022年CiteScore的計算方法是該期刊在2019年、2020年和2021年發表的文章在2022年獲得的被引次數，除以該期刊2019年、2020年和2021發表并收錄于Scopus中的文章數量總和。
此數值表明該期刊在其學科領域內的影響力高于平均水平，這一數值反映了該期刊在Multiple領域的高質量和學術影響力。
其余數據統計：
（1）該雜志的影響因子為4；
（2）在中科院分區表中，Multiple：，
（3）JCR分區信息：按JIF指標學科分區：Q2，按JCI指標學科分區：Q2
JCR分區信息
Machine Learning And Knowledge Extraction（2023-2024年最新版數據）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 64 / 197 |
67.8%
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| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 45 / 169 |
73.7%
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| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 100 / 352 |
71.7%
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| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q2 | 81 / 198 |
59.34%
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| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | ESCI | Q2 | 72 / 169 |
57.69%
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| 學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | ESCI | Q2 | 140 / 354 |
60.59%
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名詞解釋：
湯森路透每年出版一本《期刊引用報告》（Journal Citation Reports，簡稱JCR）。JCR對86000多種SCI期刊的影響因子（Impact Factor）等指數加以統計。JCR將收錄期刊分為176個不同學科類別在JCR的Journal Ranking中，主要參考當年IF，最終每個分區的期刊數量是均分的。
