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《Data Science And Engineering》雜志好發表嗎?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:14:29 136人看過

《Data Science And Engineering》雜志是一本專注于計算機科學領域的期刊,發表難度因多種因素而異,以下是具體分析:

《數據科學與工程》(DSE)雜志響應了信息技術發展重點從 CPU 密集型計算到數據密集型計算的顯著變化,其中數據(尤其是大數據)的有效應用變得至關重要。新興學科數據科學與工程是一門跨學科領域,整合了計算機科學、統計學、信息科學和其他領域的理論和方法,專注于數據收集和管理、數據集成和關聯、從海量數據集中提取信息和知識以及在不同應用領域使用數據的高效技術和系統的基礎和工程。DSE 專注于理論背景和先進的工程方法,旨在為研究人員、專業人士和行業從業者提供一個主要論壇,分享他們在這個快速增長領域的知識。

它深入報道了數據科學和數據工程密切相關領域的最新進展。更具體地說,DSE 涵蓋四個領域:(i)數據本身,即數據(尤其是大數據)的性質和質量;(ii)從數據(尤其是大數據)中提取信息的原理; (iii) 數據密集型計算背后的理論;(iv) 用于分析和管理大數據的技術和系統。DSE 歡迎探討上述主題的論文。具體主題包括但不限于:(a) 數據的性質和質量;(b) 數據密集型計算的計算復雜性;(c) 用于解決大數據輸入問題的算法的設計和分析的新方法;(d) 從互聯網和傳感設備或傳感器網絡收集的數據的收集和集成;(e) 大數據的表示、建模和可視化;(f) 大數據的存儲、傳輸和管理;(g) 數據密集型計算的方法和算法,如大數據挖掘、大數據在線分析處理、基于大數據的機器學習、基于大數據的決策、大數據統計計算、大數據圖論計算、大數據線性代數計算以及基于大數據的優化。 (h) 數據密集型計算的硬件系統和軟件系統,(i) 數據安全、隱私和信任,以及(j) 大數據的新應用。

發表難度

影響因子與分區:《Data Science And Engineering》雜志的影響因子為5.1,屬于JCR分區Q1區,中科院分區中大類學科計算機科學為2區, 小類學科COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機:信息系統為2區,較高的影響因子和較好的分區表明其在學術界具有較高的影響力和認可度,因此對稿件的質量要求也相對較高,發表難度較大。

歷年IF值(影響因子):

WOS分區(數據版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 43 / 249

82.9%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 19 / 143

87.1%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q2 72 / 251

71.51%

學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS ESCI Q1 24 / 143

83.57%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學術信息的重要數據庫,Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分,根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區中,最后的劃分結果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質量最高。

審稿周期預計:平均審稿速度 12 Weeks ,審稿周期也體現了編輯部對稿件質量的嚴格把關。

發表建議

提高稿件質量:確保研究內容具有創新性和學術價值,語言表達清晰準確,符合雜志計算機:信息系統的格式和要求。

提前準備:根據審稿周期,建議作者提前規劃好研究和寫作進度,以便有足夠的時間進行修改和補充。同時,可以關注《Data Science And Engineering》雜志的約稿信息,如果能夠獲得約稿機會,發表的可能性會更大。

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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