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Big Data Mining And Analytics

  • ISSN:2096-0654
  • ESSN:
  • 国际标准简称:Big Data Min Anal
  • 出版地区:China
  • 出版周期:
  • 研究方向:Computer Science - Computer Science Applications
  • 出版年份:
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    计算机科学
  • 中科院分区

    1区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    7.7
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Big Data Mining And Analytics

Big Data Mining and Analytics is an academic journal dedicated to big data mining and analysis, dedicated to promoting research and development in big data technology, providing a platform for researchers, engineers, and decision-makers in academia and industry to exchange and share the latest research results, technological advancements, and practical experiences. The magazine covers various aspects of big data mining and analysis, including data preprocessing, data storage, data management, data mining algorithms, machine learning, pattern recognition, statistical analysis, visualization techniques, and more. As a professional journal focusing on big data mining and analysis, it aims to provide the latest research results and technological trends for researchers and practitioners in related fields, and promote the development and application of big data technology.

中文简介

《大数据挖掘与分析》是一本专注于大数据挖掘和分析的学术期刊,致力于推动大数据技术的研究和发展,为学术界和工业界的研究人员、工程师和决策者提供一个交流和分享最新研究成果、技术进展和实践经验的平台。杂志内容涵盖了大数据挖掘和分析的各个方面,包括数据预处理、数据存储、数据管理、数据挖掘算法、机器学习、模式识别、统计分析、可视化技术等。作为一本关注大数据挖掘和分析的专业期刊,旨在为相关领域的研究者和实践者提供最新的研究成果和技术动态,推动大数据技术的发展和应用。

期刊点评

Big Data Mining And Analytics由IEEE出版商出版,收稿方向涵盖Computer Science - Computer Science Applications全领域,在行业领域中学术影响力很大,属于国际一流期刊,关注度和专业度非常高,所以对原创文章要求创新性很高,过审难度很高,如果您有志于一流期刊,建议关注此刊。平均审稿速度 8 Weeks ,影响因子指数7.7,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区(数据版本:2023年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 1区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 1区 1区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

WOS分区(数据版本:2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 23 / 197

88.6%

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 11 / 249

95.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 16 / 198

92.17%

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q1 15 / 251

94.22%

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
20.9 1.933 3.373
学科 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 6 / 395

98%

大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 17 / 817

97%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q1 9 / 394

97%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 15 / 350

95%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 -- 40
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
100.00% 7.7
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

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Journal Of Field Robotics 4.2 2区
Computer Science Review 13.3 1区
Computer Networks 4.4 2区
Journal Of Computational Science 3.1 3区
Ict Express 4.1 3区
Computer Speech And Language 3.1 3区
Neurocomputing 5.5 2区
Applied Artificial Intelligence 2.9 4区
International Journal Of Approximate Reasoning 3.2 3区
Iet Software 1.5 4区

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