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Transactions On Data Privacy

评价信息:

影响因子:0.9

年发文量:9

数据隐私交易 SCIE

Transactions On Data Privacy

《数据隐私交易》(Transactions On Data Privacy)是一本以COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS综合研究为特色的国际期刊。该刊由University of Skovde出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为0.9。CiteScore指数值为3。

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期刊简介预计审稿时间:

Transactions On Data Privacy "is an academic journal dedicated to the field of data privacy. With the rapid development of information technology, the generation, collection, storage, and use of data have exploded, and data privacy issues have become increasingly prominent and a focus of attention from all walks of life. In this context, the magazine was born with the aim of providing a professional platform for researchers, scholars, practitioners, and policy makers to explore data privacy related issues.

Its content extensively covers various aspects of data privacy, including but not limited to research and innovation in privacy protection technologies and algorithms, such as encryption technology, anonymization methods, differential privacy, etc; Interpretation and analysis of laws, regulations, and policies related to data privacy, exploring the relevant regulations in different countries and regions and their impact on data processing and use; Data privacy practice case studies involving multiple fields, including experience sharing on how to protect data privacy and address privacy challenges in medical, financial, Internet and other industries; In depth exploration of the theoretical basis of data privacy, such as the definition of privacy, measurement standards, and the construction of privacy models.

《数据隐私交易》是一本专注于数据隐私领域的学术期刊。随着信息技术的飞速发展,数据的产生、收集、存储和使用呈爆炸式增长,数据隐私问题日益凸显,成为各界关注的焦点。在这样的背景下,该杂志应运而生,旨在为研究人员、学者、从业者以及政策制定者提供一个探讨数据隐私相关问题的专业平台。

其内容广泛涵盖了数据隐私的各个方面,包括但不限于隐私保护技术与算法的研究与创新,如加密技术、匿名化方法、差分隐私等;数据隐私的法律法规和政策解读与分析,探讨不同国家和地区的相关规定及其对数据处理和使用的影响;涉及多领域的数据隐私实践案例研究,包括医疗、金融、互联网等行业中如何保障数据隐私以及应对隐私挑战的经验分享;对数据隐私的理论基础进行深入探讨,如隐私的定义、度量标准、隐私模型的构建等。

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JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区等级:Q3

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q3 93 / 143

35.3%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q3 102 / 143

29.02%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
0.00% 100.00%
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

CiteScore 指数(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
3 0.662 1.374
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q2 84 / 278

69%

大类:Mathematics 小类:Software Q3 261 / 407

35%

名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。

数据趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

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