關于《Vldb Journal》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

《Vldb Journal》雜志創刊于1992年，國際標準簡稱為VLDB J，ISSN號：1066-8888，E-ISSN號：0949-877X。

該雜志由Springer Berlin Heidelberg出版，出版周期為Quarterly，出版語言為English。作為一本專注于工程技術-計算機：信息系統領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Vldb Journal》雜志中文名稱為：虛擬圖書館雜志。

該期刊致力于發表數據管理領域的學術貢獻，例如數據庫系統技術和信息系統，包括其架構和應用。此外，該期刊的范圍僅限于期刊編輯委員會綜合專業知識涵蓋的數據管理領域。

歡迎包含大量理論內容的投稿，但 VLDB 期刊希望此類投稿也包含系統內容。

在數據挖掘方面，該期刊將處理系統問題發揮重要作用的投稿。我們用于確定數據挖掘論文是否在范圍內的因素包括：

投稿針對與數據挖掘相關的系統問題，例如，通過涵蓋與數據庫引擎或其他數據管理功能的集成。

投稿的貢獻建立在（而不是簡單引用）已在數據庫渠道上發表的作品之上，例如 VLDBJ、ACM TODS、PVLDB、ACM SIGMOD、IEEE ICDE、EDBT。

該期刊的編輯委員會對投稿主題擁有必要的專業知識。

缺乏上述或類似特征的傳統獨立數據挖掘論文不在本期刊的范圍內。與上述類似的標準適用于來自其他領域的投稿，例如信息檢索和地理信息系統。

分區情況：

在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科計算機科學中位于2區，小類學科COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE計算機：硬件中位于2區。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE領域為Q2。

Cite Score數據顯示，CiteScore：12.3，SJR：1.853，SNIP：2.859

學科類別

大類：Computer Science，小類：Hardware and Architecture，分區：Q1，排名：11 / 177，百分位：94%； 大類：Computer Science，小類：Information Systems，分區：Q1，排名：32 / 394，百分位：92%；

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