几乎不存在。
2020年下半年中科院给出了1个SCI期刊预警名单，该名单公布后，各大高校纷纷也将这些期刊列入本校SCI期刊的黑名单。
根据“模术狮”众多专家的分析，目前“审稿又快、质量又水”的SCI期刊，建议看看MDPI旗下的，但是呢，友情提醒：去年很多MDPI旗下的SCI期刊都被列为预警期刊了，此外，MDPI旗下的SCI、EI期刊有个显著的特点，初审通过率极低，尤其是中国作者的稿件。
1、非预警审稿慢
非预警SCI期刊中，审稿快的极少极少，自己投稿一般都要3~6个月才能获得一审返修意见，投稿到录用6~9个月是非常正常的。我们接触过超级多的大牛专家，文章写得非常好，但是投过去半年多了还没收到反馈意见。
2、推荐出版审稿快
委托专家推荐到Special Issue的稿件，审稿会快一些，因为Special Issue的审稿人都是主编认识的专家，主编可以请他们加快审稿进度。
3、稿件质量有要求
然而，无论您是自己投稿，还是委托专家推荐到Special Issue，稿件质量都是有要求的，太差的稿件肯定不行。
现在SCI期刊审稿流程是非常严格的，每篇稿件都要在投稿系统中经过如下流程：编辑初审、第1次同行评审、作者返修、多次同行评审和多次返修、出版社QA编辑质量把关、主编最终决定、Proof、出版、WOS数据库收录。太水的稿件，建议转投EI会议。
4、SCI收稿方向窄
不同于中文核心期刊，大部分SCI期刊收稿方向非常窄，很多稿件连初审都很难通过，更别提外审、录用了。具体投哪个期刊，需要根据您的研究方向、影响因子要求、中科院分区要求、录用时间要求、检索时间要求来匹配。
数据挖掘相关的权威期刊和会议
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[Journals]
1.ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD)
2.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
3.Data Mining and Knowledge Discovery
4.Knowledge and Information Systems
5.Data & Knowledge Engineering
[Conferences]
1.SIGMOD:ACM Conference on Management of Data (ACM)
2.VLDB:International Conference on Very Large Data Bases (Morgan Kaufmann/ACM)
3.ICDE:IEEE International Conference on Data Engineering (IEEE Computer Society)
4.SIGKDD:ACM Knowledge Discovery and Data Mining (ACM)
5.WWW:International World Wide Web Conferences (W3C)
6.CIKM:ACM International Conference on Information and Knowledge Management (ACM)
7.PKDD:European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (Springer-Verlag LNAI)
个性化推荐建议去john riedl的主页逛逛，Grouplen的leader
个性化推荐的书最出名的是 handbook 这是个性化推荐的"教科书" 国内貌似就有一本项亮的《推荐系统实践》
Journal of Data Analysis and Information Processing
数据分析和信息处理，应该符合你的要求
Science Citation Index各大高校的图书馆数据资源里都有 但是不一定全部能下载，要看学校购买的使用情况。
SCI和SCIE（SCI Expanded）分别是科学引文索引及科学引文索引扩展版（即网络版），主要收录自然科学、工程技术领域最具影响力的重要期刊，前者收录期刊3600多种，后者收录期刊6000多种（包括2000多种外围刊），学科覆盖150多个领域。
SCI是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具。它收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊3700多种。通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源，使得SCI收录的文献能够全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。
