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        Data Science And Engineering

        Data Science And EngineeringSCIE

        國際簡稱:Data Science And Engineering  參考譯名:數據科學與工程

        • 中科院分區

          2區

        • CiteScore分區

          Q1

        • JCR分區

          Q1

        基本信息:
        ISSN:2364-1185
        E-ISSN:2364-1541
        是否OA:開放
        是否預警:否
        TOP期刊:是
        出版信息:
        出版地區:Germany
        出版商:Springer Nature
        出版語言:English
        出版周期:4 issues per year
        研究方向:Engineering-Computational Mechanics
        評價信息:
        影響因子:5.1
        CiteScore指數:10.4
        SJR指數:1.836
        SNIP指數:3.246
        發文數據:
        Gold OA文章占比:100.00%
        研究類文章占比:90.91%
        年發文量:33
        自引率:0.0238...
        開源占比:0.988
        出版撤稿占比:
        出版國人文章占比:0
        OA被引用占比:
        英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區 JCR分區 常見問題

        英文簡介Data Science And Engineering期刊介紹

        The journal of Data Science and Engineering (DSE) responds to the remarkable change in the focus of information technology development from CPU-intensive computation to data-intensive computation, where the effective application of data, especially big data, becomes vital. The emerging discipline data science and engineering, an interdisciplinary field integrating theories and methods from computer science, statistics, information science, and other fields, focuses on the foundations and engineering of efficient and effective techniques and systems for data collection and management, for data integration and correlation, for information and knowledge extraction from massive data sets, and for data use in different application domains. Focusing on the theoretical background and advanced engineering approaches, DSE aims to offer a prime forum for researchers, professionals, and industrial practitioners to share their knowledge in this rapidly growing area.

        It provides in-depth coverage of the latest advances in the closely related fields of data science and data engineering. More specifically, DSE covers four areas: (i) the data itself, i.e., the nature and quality of the data, especially big data; (ii) the principles of information extraction from data, especially big data; (iii) the theory behind data-intensive computing; and (iv) the techniques and systems used to analyze and manage big data. DSE welcomes papers that explore the above subjects. Specific topics include, but are not limited to: (a) the nature and quality of data, (b) the computational complexity of data-intensive computing,(c) new methods for the design and analysis of the algorithms for solving problems with big data input,(d) collection and integration of data collected from internet and sensing devises or sensor networks, (e) representation, modeling, and visualization of  big data,(f)  storage, transmission, and management of big data,(g) methods and algorithms of  data intensive computing, such asmining big data,online analysis processing of big data,big data-based machine learning, big data based decision-making, statistical computation of big data, graph-theoretic computation of big data, linear algebraic computation of big data, and  big data-based optimization. (h) hardware systems and software systems for data-intensive computing, (i) data security, privacy, and trust, and(j) novel applications of big data.

        期刊簡介Data Science And Engineering期刊介紹

        《Data Science And Engineering》是一本計算機科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果,并為計算機科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

        該期刊投稿重要關注點:

        Cite Score數據(2024年最新版)Data Science And Engineering Cite Score數據

        • CiteScore:10.4
        • SJR:1.836
        • SNIP:3.246
        學科類別 分區 排名 百分位
        大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 92 / 817

        88%

        大類:Computer Science 小類:Software Q1 49 / 407

        88%

        大類:Computer Science 小類:Information Systems Q1 51 / 394

        87%

        大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 58 / 350

        83%

        CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

        歷年Cite Score趨勢圖

        中科院SCI分區Data Science And Engineering 中科院分區

        中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
        大類學科 分區 小類學科 分區
        計算機科學 2區 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 2區 2區

        中科院分區表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

        中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次,類似于“優、良、及格”等。最開始,這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

        歷年中科院分區趨勢圖

        JCR分區Data Science And Engineering JCR分區

        2023-2024 年最新版
        按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
        學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 43 / 249

        82.9%

        學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 19 / 143

        87.1%

        按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
        學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q2 72 / 251

        71.51%

        學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 24 / 143

        83.57%

        JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區,這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

        歷年影響因子趨勢圖

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