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    Big Data Mining And Analytics

    Big Data Mining And AnalyticsSCIE

    國際簡稱:Big Data Min Anal  參考譯名:大數(shù)據(jù)挖掘與分析

    • 中科院分區(qū)

      1區(qū)

    • CiteScore分區(qū)

      Q1

    • JCR分區(qū)

      Q1

    基本信息:
    ISSN:2096-0654
    是否OA:未開放
    是否預警:否
    TOP期刊:是
    出版信息:
    出版地區(qū):China
    出版商:IEEE
    出版語言:English
    研究方向:Computer Science-Computer Science Applications
    評價信息:
    影響因子:7.7
    CiteScore指數(shù):20.9
    SJR指數(shù):1.933
    SNIP指數(shù):3.373
    發(fā)文數(shù)據(jù):
    Gold OA文章占比:100.00%
    研究類文章占比:100.00%
    年發(fā)文量:40
    英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 常見問題

    英文簡介Big Data Mining And Analytics期刊介紹

    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.

    期刊簡介Big Data Mining And Analytics期刊介紹

    《Big Data Mining And Analytics》是一本計算機科學優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學研究結(jié)果,并為計算機科學各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領(lǐng)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?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領(lǐng)域的最新進展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

    該期刊投稿重要關(guān)注點:

    Cite Score數(shù)據(jù)(2024年最新版)Big Data Mining And Analytics Cite Score數(shù)據(jù)

    • CiteScore:20.9
    • SJR:1.933
    • SNIP:3.373
    學科類別 分區(qū) 排名 百分位
    大類:Computer Science 小類:Computer Networks and Communications Q1 6 / 395

    98%

    大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications Q1 17 / 817

    97%

    大類:Computer Science 小類:Information Systems Q1 9 / 394

    97%

    大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 15 / 350

    95%

    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(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術(shù)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(qū)Big Data Mining And Analytics 中科院分區(qū)

    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(qū) 小類學科 分區(qū)
    計算機科學 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) 1區(qū) 1區(qū)

    中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內(nèi)學術(shù)期刊依據(jù)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(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機構(gòu)的廣泛認可。

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

    歷年中科院分區(qū)趨勢圖

    JCR分區(qū)Big Data Mining And Analytics JCR分區(qū)

    2023-2024 年最新版
    按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 23 / 197

    88.6%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 11 / 249

    95.8%

    按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 16 / 198

    92.17%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 15 / 251

    94.22%

    JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學術(shù)文獻質(zhì)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(zhì)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(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

    歷年影響因子趨勢圖

    投稿常見問題

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