相信各位小伙伴和我一样，写完一篇SCI文章之后，最头疼的问题就是选刊了。
如果选刊不合适，被拒稿之后再换期刊，时间成本会非常高，因此尽量准确地的找到和自己文章最匹配的期刊，减少更换期刊的次数，至关重要。
今天就给大家推荐一款基于DeepSeek和PubMed的AI智能选刊工具，1分钟完成一篇文章的投稿选刊工作，操作非常简单。
为了开发这套选刊工具，我们针对PubMed数据库中约3000万篇文章的标题进行深度训练：使用DeepSeek解析每一篇文章可能的投稿期刊，然后运用机器学习算法训练迭代和模型调优，最终筛选出了匹配率最高的模型，该模型能够为根据SCI题目提供高度相关的期刊推荐，大幅提升了选刊的效率和准确性。
技术上看上去比较复杂，实际上，模型使用方法非常简单，只需输入文章的英文Title，模型就会返回推荐的期刊列表，并且还展示了期刊的发刊量，国人占比等数据，供大家参考选择：
下面我们验证一下选刊工具的准确性，比如我随便找了一篇最新发表在《European Radiology》的文章（2025年3月10号发表的，没有出现在我们的训练数据中）：
题目：Artificial intelligence (AI) in radiological paediatric fracture assessment: an updated systematic review. 人工智能(AI) 在儿科骨折放射学评估中的应用：最新的系统综述。
我们用这个比较小众的文章检验一下这个模型的识别能力，输入Titile后模型返回：根据您提供的文章标题，推荐期刊如下所示。其中，期刊影响因子中位数为 3 分，发刊量平均为 325 篇，国人占比平均为 12.71% 。我们看到这篇文章实际发表的期刊《European Radiology》按照推荐次数排在了第二位，非常准确。
我们在真实投稿的时候，还可以结合期刊的发刊量，国人占比，以及自己对文章预期IF因子，综合选择最终的期刊，推荐发刊量较大的期刊，以提高命中的概率。
当然，一篇SCI文章能发表的期刊绝对不会只局限在一本期刊上，更多的时候ABCD都可以，只是主观选择不同而已，因此模型再厉害，也不可能完全“猜准”文章的期刊，它能做的是提供一个可供投稿的期刊清单，供大家选择。
有了推荐的期刊名单，系统还返回了各个期刊的影响因子、JCR分区、中科院分区、发刊量、国人占比，这些指标则是我们选刊的重要参考依据，比如发刊量特别少的，或者国人占比特别低的期刊一般比较难投，大家可以尽量避开。
最后一列的推荐次数可以理解为推荐权重，点击里面的数字，可以跳转到该期刊往期同类的文章。
此外，如果想要了解这篇期刊的详细信息，可以点击期刊名称，跳转到期刊首页，在这里，我们可以看到期刊的描述，既往IF影响因子的趋势，以及官网和投稿地址，完成一站式选刊。
1.电脑/手机登录方式：直接在浏览器中输入网址：www.medcite.cn 登录后，点击首页下方的“AI选刊”即可使用（手机端一样）。（MedCite原名pubmed.pro）
反馈的期刊推荐结果如下：
2.手机端微信小程序：除了浏览器之外，我们也开发了小程序，点击这里即可打开--> MedCite小程序
3.或者下载官方APP：目前支持安卓、华为、iphone
除了这个功能之外，MedCite学术引擎还可以和DeepSeek结合，基于PubMed文献回答问题，更多介绍可以查看这里哦：
如果你没有要投的文章，可以复制这个标题做个测试：Artificial intelligence (AI) in radiological paediatric fracture assessment: an updated systematic review.
觉得还不错，可以推荐给身边正在写SCI文章的的小伙伴哦~
