Epj Data Science（Epj 数据科学杂志）是由Springer Berlin Heidelberg出版社主办的一本以计算机科学-MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS为研究方向，OA开放获取（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2012年。自创刊以来，已被SCIE（科学引文索引扩展板）、SSCI（社会科学引文索引）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MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS在分析和实践中的理论、研究和应用。
ISSN：2193-1127
E-ISSN：2193-1127
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版语言：English
出版地区：GERMANY
出版周期：1 issue/year
是否OA：开放
是否预警：否
创刊时间：2012
年发文量：59
影响因子：3
研究类文章占比：100.00%
Gold OA文章占比：100.00%
H-index：21
出版国人文章占比：0.06
出版撤稿文章占比：
开源占比：0.99...
文章自引率：0.0555...
《Epj Data Science》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6.1，最新影响因子为3，SJR指数为0.829，SNIP指数为1.355。
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 | ||||||||||||||||
| 6.1 | 0.829 | 1.355 |
|
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：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 22 / 135 |
84.1% |
| 学科：SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS | SSCI | Q1 | 9 / 67 |
87.3% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 20 / 135 |
85.56% |
| 学科：SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS | SSCI | Q1 | 10 / 67 |
85.82% |
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 2区 |
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
数学跨学科应用
SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS
社会科学：数理方法
1区
2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 3区 |
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
数学跨学科应用
SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS
社会科学：数理方法
2区
2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 3区 |
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
数学跨学科应用
SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS
社会科学：数理方法
2区
3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 |
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
数学跨学科应用
2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 3区 |
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
数学跨学科应用
SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS
社会科学：数理方法
2区
3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 |
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
数学跨学科应用
SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS
社会科学：数理方法
3区
3区
|
Epj Data Science(中文译名Epj 数据科学杂志)是一本专注于MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 领域的国际期刊，致力于为全球MATHEMATICS, 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：2193-1127，E-ISSN：2193-1127，出版周期1 issue/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MATHEMATICS, 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 13 Weeks 。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，Epj Data Science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。作为一本OA开放期刊，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Epj Data Science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。
多年来，我们专注于期刊投稿服务，能够为您分析推荐目标期刊。凭借多年来丰富的投稿经验和专业指导，我们有效助力提升录用几率。点击以下按钮即可免费咨询。
投稿咨询| 机构 | 发文量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 14 |
| ISI FDN | 9 |
| MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT... | 9 |
| UNIVERSITY OF OXFORD | 8 |
| CENTRAL EUROPEAN UNIVERSITY | 7 |
| NORTHEASTERN UNIVERSITY | 7 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... | 6 |
| AALTO UNIVERSITY | 5 |
| CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR) | 5 |
| FONDAZIONE BRUNO KESSLER | 5 |
| 国家 / 地区 | 发文量 |
| USA | 42 |
| Italy | 32 |
| England | 30 |
| CHINA MAINLAND | 14 |
| GERMANY (FED REP GER) | 14 |
| France | 9 |
| Hungary | 9 |
| Spain | 8 |
| Austria | 7 |
| Switzerland | 7 |
| 期刊引用数据 | 引用次数 |
| P NATL ACAD SCI USA | 64 |
| PLOS ONE | 54 |
| SCIENCE | 48 |
| EPJ DATA SCI | 39 |
| SCI REP-UK | 35 |
| PHYS REV E | 34 |
| NATURE | 33 |
| PHYSICA A | 24 |
| PHYS REV LETT | 18 |
| SCIENTOMETRICS | 16 |
| 期刊被引用数据 | 引用次数 |
| EPJ DATA SCI | 39 |
| PHYSICA A | 26 |
| PHYS REP | 19 |
| PLOS ONE | 14 |
| SCI REP-UK | 14 |
| NAT COMMUN | 13 |
| J MED INTERNET RES | 12 |
| SUSTAINABILITY-BASEL | 12 |
| IEEE ACCESS | 10 |
| ROY SOC OPEN SCI | 9 |
| 文章引用数据 | 引用次数 |
| Inferences about spatiotemporal variation ... | 13 |
| Can co-location be used as a proxy for fac... | 13 |
| Centrality in modular networks | 13 |
| Tampering with Twitter's Sample API | 12 |
| Understanding predictability and explorati... | 11 |
| Inferring modes of transportation using mo... | 8 |
| Large-scale and high-resolution analysis o... | 8 |
| Mining large-scale human mobility data for... | 7 |
| Success in books: a big data approach to b... | 7 |
| Analysis of the Bitcoin blockchain: socio-... | 7 |
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