Journal Of Big Data
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  • 年发文量179

Journal Of Big Data

期刊中文名:大数据杂志ISSN:2196-1115E-ISSN:2196-1115

该杂志国际简称:J BIG DATA-GER,是由出版商Springer Nature出版的一本致力于发布计算机科学研究新成果的的专业学术期刊。该杂志以COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS研究为重点,主要发表刊登有创见的学术论文文章、行业最新科研成果,扼要报道阶段性研究成果和重要研究工作的最新进展,选载对学科发展起指导作用的综述与专论,促进学术发展,为广大读者服务。该刊是一本国际优秀杂志,在国际上有很高的学术影响力。

基本信息:
期刊简称:J BIG DATA-GER
是否OA:开放
是否预警:
Gold OA文章占比:99.78%
出版信息:
出版地区:United Kingdom
出版周期:1 issue/year
出版语言:English
出版商:Springer Nature
评价信息:
中科院分区:2区
JCR分区:Q1
影响因子:8.6
CiteScore:17.8
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发表咨询:400-888-7501

杂志介绍 中科院JCR分区 JCR分区 CiteScore 投稿经验

杂志介绍

Journal Of Big Data杂志介绍

《Journal Of Big Data》是一本以English为主的开放获取国际优秀期刊,中文名称大数据杂志,本刊主要出版、报道计算机科学-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS领域的研究动态以及在该领域取得的各方面的经验和科研成果,介绍该领域有关本专业的最新进展,探讨行业发展的思路和方法,以促进学术信息交流,提高行业发展。该刊已被国际权威数据库SCIE收录,为该领域相关学科的发展起到了良好的推动作用,也得到了本专业人员的广泛认可。该刊最新影响因子为8.6,最新CiteScore 指数为17.8。

本刊近期中国学者发表的论文主要有:

  • Click-through rate prediction model integrating user interest and multi-head attention mechanism

    Author: Zhang, Wei; Han, Yahui; Yi, Baolin; Zhang, Zhaoli

  • Liquid biopsy-based identification of prognostic and immunotherapeutically relevant gene signatures in lower grade glioma

    Author: Wu, Changwu; Long, Wenyong; Qin, Chaoying; Wang, Xiangyu; Li, Yuzhe; Xiao, Kai; Li, Yue; Liu, Qing

  • Early prediction of MODS interventions in the intensive care unit using machine learning

    Author: Liu, Chang; Yao, Zhenjie; Liu, Pengfei; Tu, Yanhui; Chen, Hu; Cheng, Haibo; Xie, Lixin; Xiao, Kun

  • Data-centric artificial intelligence in oncology: a systematic review assessing data quality in machine learning models for head and neck cancer

    Author: Adeoye, John; Hui, Liuling; Su, Yu-Xiong

英文介绍

Journal Of Big Data杂志英文介绍

Journal Of Big Data is an academic journal focused on the field of big data, which not only welcomes the research of deep learning algorithms, but also covers a wide range of areas of big data applications. In particular, the journal encourages in-depth investigative reports and case studies on big data technologies to facilitate the exchange of knowledge and innovation in practice.

In the wave of big data, we face many challenges, and these challenges include, but are not limited to, the capture and storage of data. With the explosive growth of data volume, how to efficiently store and manage this data has become a key issue. In addition, the search, sharing and analysis of data are also core issues in the field of big data. How to quickly and accurately extract useful information from massive data is an important direction for the development of big data technology.

中科院SCI分区

Journal Of Big Data杂志中科院分区信息

2023年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 2区
小类:

COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法 2区

2022年12月升级版
综述:
TOP期刊:
大类:计算机科学 2区
小类:

COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机:理论方法 2区

中科院SCI分区:是中国科学院文献情报中心科学计量中心的科学研究成果。期刊分区表自2004年开始发布,延续至今;2019年推出升级版,实现基础版、升级版并存过渡,2022年只发布升级版,期刊分区表数据每年底发布。 中科院分区为4个区。中科院分区采用刊物前3年影响因子平均值进行分区,即前5%为该类1区,6%~20%为2区、21%~50%为3区,其余的为4区。1区和2区杂志很少,杂志质量相对也高,基本都是本领域的顶级期刊。

JCR分区(2023-2024年最新版)

Journal Of Big Data杂志 JCR分区信息

按JIF指标学科分区
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:8 / 143
百分位:

94.8%

按JCI指标学科分区
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
收录子集:SCIE
分区:Q1
排名:14 / 143
百分位:

90.56%

JCR分区:JCR分区来自科睿唯安公司,JCR是一个独特的多学科期刊评价工具,为唯一提供基于引文数据的统计信息的期刊评价资源。每年发布的JCR分区,设置了254个具体学科。JCR分区根据每个学科分类按照期刊当年的影响因子高低将期刊平均分为4个区,分别为Q1、Q2、Q3和Q4,各占25%。JCR分区中期刊的数量是均匀分为四个部分的。

CiteScore 评价数据(2024年最新版)

Journal Of Big Data杂志CiteScore 评价数据

  • CiteScore 值:17.8
  • SJR:2.068
  • SNIP:3.853
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 11 / 395

97%

大类:Computer Science 小类:Hardware and Architecture Q1 6 / 177

96%

大类:Computer Science 小类:Information Systems and Management Q1 6 / 148

96%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 16 / 394

96%

历年影响因子和期刊自引率

投稿经验

Journal Of Big Data杂志投稿经验

该杂志是一本国际优秀杂志,在国际上有较高的学术影响力,行业关注度很高,已被国际权威数据库SCIE收录,该杂志在COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS综合专业领域专业度认可很高,对稿件内容的创新性和学术性要求很高,作为一本国际优秀杂志,一般投稿过审时间都较长,投稿过审时间平均 13 Weeks ,如果想投稿该刊要做好时间安排。版面费不祥。该杂志近两年未被列入预警名单,建议您投稿。如您想了解更多投稿政策及投稿方案,请咨询客服。

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