《Data & Knowledge Engineering》雜志在中科院分區中是3區,在JCR分區中是Q2區。
中科院SCI期刊分區
中科院SCI期刊分區是由中國科學院國家科學圖書館制定的。將所有的期刊按照學科進行分類,以影響因子為標準平均分為四個等級。分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。
2023年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
否 | 否 | 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
4區
4區
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這表明《Data & Knowledge Engineering》雜志在計算機科學領域具有較高的學術水平和影響力,其發表的論文質量和數量均得到了學術界的廣泛認可。
期刊WOS(JCR)分區(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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 101 / 197 |
49% |
學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 110 / 249 |
56% |
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 | Q3 | 109 / 198 |
45.2% |
學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q3 | 143 / 251 |
43.23% |
WOS(JCR)分區是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標,分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學科領域進行分類,然后以影響因子為標準平均分為四個等級:Q1、Q2、Q3和Q4區。這種設計使得科研人員可以更容易地進行跨學科比較。
這進一步證明了《Data & Knowledge Engineering》雜志在計算機:人工智能領域的卓越學術地位和影響力。
根據最新的數據,該雜志的CiteScore指數統計為5,SJR:0.691,SNIP:1.448,(學科類別:大類:Decision Sciences 小類:Information Systems and Management,分區:Q2)這表明該雜志在計算機:人工智能領域具有較高的學術影響力和引用率。
《Data & Knowledge Engineering》雜志創刊于1985年,由NETHERLANDS的Elsevier出版商出版。作為一本享有盛譽的學術期刊,它致力于及時、準確、全面地報道國內外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能工作者在該領域的科學研究、技術革新和學術動態。
該雜志的國際標準簡稱是DATA KNOWL ENG,其ISSN號為0169-023X(印刷版)和E-ISSN號為1872-6933(電子版),該雜志歡迎涉及計算機科學領域的原創理論、方法、技術和重要應用的稿件,并刊載了涉及計算機科學領域的相關欄目:綜述、論著、述評、論著摘要等。
- Ieee Transactions On Computational Social Systems(CiteScore 10)
- Journal Of Intelligent & Fuzzy Systems(CiteScore 3.4)
- Visual Informatics(CiteScore 6.7)
- Ieee Transactions On Green Communications And Networking(CiteScore 9.3)
- Visual Computing For Industry, Biomedicine, And Art(CiteScore 5.6)
- Big Data Mining And Analytics(CiteScore 20.9)
- Cybersecurity(CiteScore 7.3)
- Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence(CiteScore 10.3)
- Ieee Transactions On Sustainable Computing(CiteScore 7.7)
- Unmanned Systems(CiteScore 8.5)