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评价信息:
影响因子:7.7
年发文量:40
《大数据挖掘与分析》(Big Data Mining And Analytics)是一本以Computer Science-Computer Science Applications综合研究为特色的国际期刊。该刊由IEEE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-Computer Science Applications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7.7。CiteScore指数值为20.9。
Big Data Mining and Analytics is an academic journal dedicated to big data mining and analysis, dedicated to promoting research and development in big data technology, providing a platform for researchers, engineers, and decision-makers in academia and industry to exchange and share the latest research results, technological advancements, and practical experiences. The magazine covers various aspects of big data mining and analysis, including data preprocessing, data storage, data management, data mining algorithms, machine learning, pattern recognition, statistical analysis, visualization techniques, and more. As a professional journal focusing on big data mining and analysis, it aims to provide the latest research results and technological trends for researchers and practitioners in related fields, and promote the development and application of big data technology.
《大数据挖掘与分析》是一本专注于大数据挖掘和分析的学术期刊,致力于推动大数据技术的研究和发展,为学术界和工业界的研究人员、工程师和决策者提供一个交流和分享最新研究成果、技术进展和实践经验的平台。杂志内容涵盖了大数据挖掘和分析的各个方面,包括数据预处理、数据存储、数据管理、数据挖掘算法、机器学习、模式识别、统计分析、可视化技术等。作为一本关注大数据挖掘和分析的专业期刊,旨在为相关领域的研究者和实践者提供最新的研究成果和技术动态,推动大数据技术的发展和应用。
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2023年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 | 1区 1区 | 否 | 否 |
基础版:即2019年12月17日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》;将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。
升级版:即2020年1月13日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进,影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素,也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始,分区表将只发布升级版结果,不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间。
JCR分区等级:Q1
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 23 / 197 |
88.6% |
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 11 / 249 |
95.8% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 16 / 198 |
92.17% |
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 15 / 251 |
94.22% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
100.00% | 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 | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||||||||||||||
20.9 | 1.933 | 3.373 |
|
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。
历年中科院分区趋势图
历年IF值(影响因子)
历年引文指标和发文量
历年自引数据
中科院分区:1区
影响因子:7.7
审稿周期:约Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 约2.7个月 约7.8周
中科院分区:1区
影响因子:8.1
审稿周期:约Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 约4.1个月 约6.8周
中科院分区:3区
影响因子:3.3
审稿周期:约17.72天 11 Weeks
中科院分区:2区
影响因子:5.8
审稿周期: 约2.4个月 约7.6周
中科院分区:2区
影响因子:5.1
审稿周期: 约1.9个月 约2.7周
中科院分区:1区
影响因子:98.4
审稿周期: 约3月
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