《Data Science And Engineering》杂志影响录用的因素有哪些？

《Data Science And Engineering》杂志是一本专注于计算机科学领域的高质量期刊，该杂志的录用率受多种因素影响，想具体了解可联系杂志社或咨询在线客服。

《Data Science And Engineering》杂志的录用率受多种因素影响，具体如下：

年发文量：《Data Science And Engineering》杂志年发文量为：33篇。年发文量较大的期刊，相对而言录用率会高一些。

质量与创新性：论文的科学性、严谨性、数据可靠性以及创新性是关键。

期刊分区：《Data Science And Engineering》杂志在中科院的分区为2区，而在JCR的分区为Q1。

论文质量：包括研究设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等。

影响力与排名：《Data Science And Engineering》杂志IF影响因子为：5.1。高影响力的期刊通常对论文质量要求更高，录用率相对较低。

审稿流程：严格的多轮审稿流程会筛选掉部分稿件，导致录用率下降。

投稿数量：在特定时期内，若大量研究者集中向某期刊投稿，会导致稿件堆积，录用率下降。

SCI期刊的录用率受多重因素影响，作者应根据自身研究特点选择合适的期刊，并确保稿件质量以提高录用机会，投稿前务必仔细阅读期刊的投稿指南，并与杂志社保持良好沟通。

《Data Science And Engineering》杂志简介

中文简称：数据科学与工程
国际标准简称：Data Science And Engineering
出版商：Springer Nature
出版周期：4 issues per year
出版地区：Germany
ISSN：2364-1185
ESSN：2364-1541
研究方向：Engineering - Computational Mechanics

《数据科学与工程》（DSE）杂志响应了信息技术发展重点从 CPU 密集型计算到数据密集型计算的显著变化，其中数据（尤其是大数据）的有效应用变得至关重要。新兴学科数据科学与工程是一门跨学科领域，整合了计算机科学、统计学、信息科学和其他领域的理论和方法，专注于数据收集和管理、数据集成和关联、从海量数据集中提取信息和知识以及在不同应用领域使用数据的高效技术和系统的基础和工程。DSE 专注于理论背景和先进的工程方法，旨在为研究人员、专业人士和行业从业者提供一个主要论坛，分享他们在这个快速增长领域的知识。

它深入报道了数据科学和数据工程密切相关领域的最新进展。更具体地说，DSE 涵盖四个领域：（i）数据本身，即数据（尤其是大数据）的性质和质量；（ii）从数据（尤其是大数据）中提取信息的原理； (iii) 数据密集型计算背后的理论；(iv) 用于分析和管理大数据的技术和系统。DSE 欢迎探讨上述主题的论文。具体主题包括但不限于：(a) 数据的性质和质量；(b) 数据密集型计算的计算复杂性；(c) 用于解决大数据输入问题的算法的设计和分析的新方法；(d) 从互联网和传感设备或传感器网络收集的数据的收集和集成；(e) 大数据的表示、建模和可视化；(f) 大数据的存储、传输和管理；(g) 数据密集型计算的方法和算法，如大数据挖掘、大数据在线分析处理、基于大数据的机器学习、基于大数据的决策、大数据统计计算、大数据图论计算、大数据线性代数计算以及基于大数据的优化。 (h) 数据密集型计算的硬件系统和软件系统，(i) 数据安全、隐私和信任，以及(j) 大数据的新应用。

在中科院分区表中，大类学科为计算机科学2区， 小类学科为COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS计算机：信息系统2区。

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