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Big Data Research是計算機科學領域的一本優秀期刊。由Elsevier Inc.出版社出版。該期刊主要發表計算機科學領域的原創性研究成果。創刊于2014年,該期刊主要刊載Computer Science-Computer Science Applications及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展,更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準,確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外,該刊同時被SCIE數據庫收錄,并被劃分為中科院SCI3區期刊,它始終堅持創新,不斷專注于發布高度有價值的研究成果,不斷推動計算機科學領域的進步。
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大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 | 2區 3區 3區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 4區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 | 4區 4區 4區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 | 3區 3區 3區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
工程技術 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 | 3區 3區 3區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 | 3區 3區 3區 | 否 | 否 |
大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
計算機科學 | 3區 | COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 | 3區 4區 4區 | 否 | 否 |
按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 75 / 197 |
62.2% |
學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 83 / 249 |
66.9% |
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 31 / 143 |
78.7% |
按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 68 / 198 |
65.91% |
學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 101 / 251 |
59.96% |
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 40 / 143 |
72.38% |
學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
大類:Business, Management and Accounting 小類:Management Information Systems | Q1 | 21 / 131 |
84% |
大類:Business, Management and Accounting 小類:Computer Science Applications | Q1 | 146 / 817 |
82% |
大類:Business, Management and Accounting 小類:Information Systems and Management | Q1 | 28 / 148 |
81% |
大類:Business, Management and Accounting 小類:Information Systems | Q1 | 74 / 394 |
81% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發文量 | 0 | 0 | 0 | 0 | 31 | 14 | 9 | 94 | 40 | 26 |
國家/地區 | 數量 |
USA | 12 |
CHINA MAINLAND | 9 |
England | 9 |
Italy | 9 |
Greece | 7 |
India | 6 |
Australia | 4 |
GERMANY (FED REP GER) | 4 |
Saudi Arabia | 4 |
Brazil | 2 |
機構 | 數量 |
ARISTOTLE UNIVERSITY OF THESSALONIKI | 4 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 2 |
INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES (IBM) | 2 |
KHALIFA UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY | 2 |
LEEDS BECKETT UNIVERSITY | 2 |
LIVERPOOL JOHN MOORES UNIVERSITY | 2 |
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (PCSHE) | 2 |
POLYTECHNIC UNIVERSITY OF MILAN | 2 |
PRINCE SATTAM BIN ABDULAZIZ UNIVERSITY | 2 |
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BARI ALDO MORO | 2 |
文章名稱 | 引用次數 |
A Novel Clustering Method Using Enhanced Grey Wolf Optimizer and MapReduce | 13 |
Classification of Large DNA Methylation Datasets for Identifying Cancer Drivers | 10 |
Train Delay Prediction Systems: A Big Data Analytics Perspective | 9 |
Anomaly Detection and Repair for Accurate Predictions in Geo-distributed Big Data | 9 |
A Methodology for Spark Parameter Tuning | 8 |
Towards Sustainable Smart City by Particulate Matter Prediction Using Urban Big Data, Excluding Expensive Air Pollution Infrastructures | 6 |
Fast Deep Convolutional Face Detection in the Wild Exploiting Hard Sample Mining | 6 |
Variations on the Clustering Algorithm BIRCH | 5 |
Novel Approach to Predict Hospital Readmissions Using Feature Selection from Unstructured Data with Class Imbalance | 5 |
Systematic Review of the Literature on Big Data in the Transportation Domain: Concepts and Applications | 5 |
SCIE
影響因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影響因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影響因子 3
CiteScore 7.7
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