《Data Science And Engineering》雜志好發(fā)表嗎？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:14:29 431人看過
《Data Science And Engineering》雜志是一本專注于計算機科學(xué)領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《數(shù)據(jù)科學(xué)與工程》（DSE）雜志響應(yīng)了信息技術(shù)發(fā)展重點從 CPU 密集型計算到數(shù)據(jù)密集型計算的顯著變化，其中數(shù)據(jù)（尤其是大數(shù)據(jù)）的有效應(yīng)用變得至關(guān)重要。新興學(xué)科數(shù)據(jù)科學(xué)與工程是一門跨學(xué)科領(lǐng)域，整合了計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息科學(xué)和其他領(lǐng)域的理論和方法，專注于數(shù)據(jù)收集和管理、數(shù)據(jù)集成和關(guān)聯(lián)、從海量數(shù)據(jù)集中提取信息和知識以及在不同應(yīng)用領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)的高效技術(shù)和系統(tǒng)的基礎(chǔ)和工程。DSE 專注于理論背景和先進的工程方法，旨在為研究人員、專業(yè)人士和行業(yè)從業(yè)者提供一個主要論壇，分享他們在這個快速增長領(lǐng)域的知識。
它深入報道了數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程密切相關(guān)領(lǐng)域的最新進展。更具體地說，DSE 涵蓋四個領(lǐng)域：（i）數(shù)據(jù)本身，即數(shù)據(jù)（尤其是大數(shù)據(jù)）的性質(zhì)和質(zhì)量；（ii）從數(shù)據(jù)（尤其是大數(shù)據(jù)）中提取信息的原理； (iii) 數(shù)據(jù)密集型計算背后的理論；(iv) 用于分析和管理大數(shù)據(jù)的技術(shù)和系統(tǒng)。DSE 歡迎探討上述主題的論文。具體主題包括但不限于：(a) 數(shù)據(jù)的性質(zhì)和質(zhì)量；(b) 數(shù)據(jù)密集型計算的計算復(fù)雜性；(c) 用于解決大數(shù)據(jù)輸入問題的算法的設(shè)計和分析的新方法；(d) 從互聯(lián)網(wǎng)和傳感設(shè)備或傳感器網(wǎng)絡(luò)收集的數(shù)據(jù)的收集和集成；(e) 大數(shù)據(jù)的表示、建模和可視化；(f) 大數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和管理；(g) 數(shù)據(jù)密集型計算的方法和算法，如大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)在線分析處理、基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)、基于大數(shù)據(jù)的決策、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算、大數(shù)據(jù)圖論計算、大數(shù)據(jù)線性代數(shù)計算以及基于大數(shù)據(jù)的優(yōu)化。 (h) 數(shù)據(jù)密集型計算的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，(i) 數(shù)據(jù)安全、隱私和信任，以及(j) 大數(shù)據(jù)的新應(yīng)用。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Data Science And Engineering》雜志的影響因子為5.1，屬于JCR分區(qū)Q1區(qū)，中科院分區(qū)中大類學(xué)科計算機科學(xué)為2區(qū)， 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機：信息系統(tǒng)為2區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認可度，因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 43 / 249 |
82.9% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 19 / 143 |
87.1% |
| 按JCI指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q2 | 72 / 251 |
71.51% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 24 / 143 |
83.57% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預(yù)計：平均審稿速度 12 Weeks ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價值，語言表達清晰準確，符合雜志計算機：信息系統(tǒng)的格式和要求。
提前準備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進度，以便有足夠的時間進行修改和補充。同時，可以關(guān)注《Data Science And Engineering》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機會，發(fā)表的可能性會更大。
聲明：以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料，如有不準確之處，請聯(lián)系我們進行修改。
