Big Data(大数据杂志)是由Mary Ann Liebert Inc.出版社主办的一本以计算机科学-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS为研究方向,OA非开放(Not Open Access)的国际优秀期刊。旨在帮助发展和壮大计算机科学及相关学科的各个方面。该期刊接受多种不同类型的文章。本刊出版语言为English,创刊于2013年。自创刊以来,已被SCIE(科学引文索引扩展板)等国内外知名检索系统收录。该杂志发表了高质量的论文,重点介绍了COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS在分析和实践中的理论、研究和应用。
ISSN:2167-6461
E-ISSN:2167-647X
出版商:Mary Ann Liebert Inc.
出版语言:English
出版地区:UNITED STATES
出版周期:4 issues/year
是否OA:未开放
是否预警:否
创刊时间:2013
年发文量:50
影响因子:2.6
研究类文章占比:100.00%
Gold OA文章占比:8.03%
H-index:17
出版国人文章占比:0.1
出版撤稿文章占比:
开源占比:0.07...
文章自引率:0.0217...
《Big Data》是一份国际优秀期刊,为计算机科学领域的研究人员和从业者提供科学论坛。该期刊涵盖了计算机科学及相关学科的所有方面,包括基础和应用研究,使读者能够获得来自世界各地的最新、前沿的研究。该期刊欢迎涉及计算机科学领域的原创理论、方法、技术和重要应用的稿件,并刊载了涉及计算机科学领域的相关栏目:综述、论著、述评、论著摘要等。所有投稿都有望达到高标准的科学严谨性,并为推进该领域的科研知识传播做出贡献。该期刊最新CiteScore值为9.1,最新影响因子为2.6,SJR指数为0.858,SNIP指数为1.677。
CiteScore指标的应用非常广泛,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平,是学术界常用的期刊评价指标之一。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||
9.1 | 0.858 | 1.677 |
|
CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持,以四年为一个时段,连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说,CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子(IF)有所不同。例如,在影响因子的计算中,分子是来自所有文章的引用次数,包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章,而分母则不包括这些非研究性文章。然而,在CiteScore的计算中,分子和分母都包括这些非研究性文章。因此,如果这些非研究性文章比较多,由于分母较大,相较于影响因子,CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外,CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊,比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 80 / 169 |
53% |
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 45 / 143 |
68.9% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 67 / 169 |
60.65% |
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 40 / 143 |
72.38% |
WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标,分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类,然后以影响因子为标准平均分为四个等级:Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。
中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类,以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。
2023年12月升级版
Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
否 | 否 | 计算机科学 4区 |
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机:跨学科应用
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法
4区
4区
|
2022年12月升级版
Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
否 | 否 | 计算机科学 4区 |
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机:跨学科应用
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法
4区
4区
|
2021年12月旧的升级版
Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
否 | 否 | 计算机科学 4区 |
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机:跨学科应用
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法
4区
4区
|
2021年12月基础版
Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
否 | 否 | 工程技术 3区 |
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机:跨学科应用
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法
4区
3区
|
2021年12月升级版
Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
否 | 否 | 计算机科学 4区 |
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机:跨学科应用
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法
4区
4区
|
2020年12月旧的升级版
Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机:跨学科应用
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法
3区
3区
|
Big Data(中文译名大数据杂志)是一本专注于COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS,COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS领域的国际期刊,致力于为全球COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS领域的研究者提供一个高质量的学术交流平台。该期刊ISSN:2167-6461,E-ISSN:2167-647X,出版周期4 issues/year。在中科院的大类学科分类中,该期刊属于计算机科学范畴,而在小类学科中,它主要涵盖了COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS这一领域。编辑部诚挚邀请广大计算机科学领域的专家学者投稿,内容可以涵盖计算机科学的综合研究、实践应用、创新成果等方面。同时,我们也欢迎学者们就相关主题进行简短的交流和评论,以促进学术界的互动与合作。为了保证期刊的质量,审稿周期预计为 。在此期间,编辑部将对所有投稿进行严格的同行评审,以确保发表的文章具有较高的学术价值和实用性。
值得一提的是,Big Data近期并未被列入国际期刊预警名单,这意味着其学术质量和影响力得到了广泛认可。该期刊为计算机科学领域的学者提供了一个优质的学术交流平台。因此,关注并投稿至Big Data无疑是一个明智的选择,这将有助于提升您的学术声誉和研究成果的传播。
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投稿咨询机构 | 发文量 |
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER... | 7 |
KU LEUVEN | 4 |
NEW YORK UNIVERSITY | 4 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 4 |
UNIVERSITY OF SOUTHAMPTON | 4 |
SOLENT UNIVERSITY | 3 |
LEIDEN UNIVERSITY | 2 |
MULTIMEDIA UNIVERSITY | 2 |
MUTAH UNIVERSITY | 2 |
NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NIT SYST... | 2 |
国家 / 地区 | 发文量 |
USA | 32 |
CHINA MAINLAND | 13 |
India | 12 |
England | 9 |
Belgium | 6 |
Spain | 6 |
GERMANY (FED REP GER) | 5 |
Italy | 3 |
Netherlands | 3 |
Saudi Arabia | 3 |
期刊引用数据 | 引用次数 |
PLOS ONE | 12 |
J SPORT SCI | 10 |
BIG DATA-US | 9 |
J MACH LEARN RES | 8 |
AM STAT | 7 |
MACH LEARN | 7 |
IEEE T KNOWL DATA EN | 6 |
IEEE T SIGNAL PROCES | 6 |
J AM STAT ASSOC | 6 |
MED CARE | 6 |
期刊被引用数据 | 引用次数 |
J INTELL FUZZY SYST | 12 |
IEEE ACCESS | 10 |
BIG DATA-US | 9 |
APPL SCI-BASEL | 5 |
SUSTAINABILITY-BASEL | 5 |
J MED INTERNET RES | 4 |
PLOS ONE | 4 |
ACM T COMPUT EDUC | 3 |
BRIEF BIOINFORM | 3 |
COMMUN ACM | 3 |
文章引用数据 | 引用次数 |
Deep Learning Method for Denial of Service... | 10 |
Aspects of Data Ethics in a Changing World... | 8 |
Effects of Distance Measure Choice on K-Ne... | 8 |
A Literature Survey and Experimental Evalu... | 6 |
Midterm Power Load Forecasting Model Based... | 4 |
Adjusting to the GDPR: The Impact on Data ... | 4 |
Geospatial Analytics in Retail Site Select... | 4 |
Deep Learning on Big, Sparse, Behavioral D... | 3 |
An Empirical Study on the Artificial Intel... | 2 |
Effects of Pacing Properties on Performanc... | 2 |
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