國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱：Data Science And Engineering
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《Data Science And Engineering》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS領(lǐng)域的English學(xué)術(shù)期刊，由Springer Nature出版商出版，出版周期4 issues per year。該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS等領(lǐng)域，旨在及時、準(zhǔn)確、全面地報道國內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS工作者在該領(lǐng)域的科學(xué)研究等工作中取得的經(jīng)驗、科研成果、技術(shù)革新、學(xué)術(shù)動態(tài)等。該刊已被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄，2023年影響因子為5.1。
The journal of Data Science and Engineering (DSE) responds to the remarkable change in the focus of information technology development from CPU-intensive computation to data-intensive computation, where the effective application of data, especially big data, becomes vital. The emerging discipline data science and engineering, an interdisciplinary field integrating theories and methods from computer science, statistics, information science, and other fields, focuses on the foundations and engineering of efficient and effective techniques and systems for data collection and management, for data integration and correlation, for information and knowledge extraction from massive data sets, and for data use in different application domains. Focusing on the theoretical background and advanced engineering approaches, DSE aims to offer a prime forum for researchers, professionals, and industrial practitioners to share their knowledge in this rapidly growing area.
It provides in-depth coverage of the latest advances in the closely related fields of data science and data engineering. More specifically, DSE covers four areas: (i) the data itself, i.e., the nature and quality of the data, especially big data; (ii) the principles of information extraction from data, especially big data; (iii) the theory behind data-intensive computing; and (iv) the techniques and systems used to analyze and manage big data. DSE welcomes papers that explore the above subjects. Specific topics include, but are not limited to: (a) the nature and quality of data, (b) the computational complexity of data-intensive computing,(c) new methods for the design and analysis of the algorithms for solving problems with big data input,(d) collection and integration of data collected from internet and sensing devises or sensor networks, (e) representation, modeling, and visualization of big data,(f) storage, transmission, and management of big data,(g) methods and algorithms of data intensive computing, such asmining big data,online analysis processing of big data,big data-based machine learning, big data based decision-making, statistical computation of big data, graph-theoretic computation of big data, linear algebraic computation of big data, and big data-based optimization. (h) hardware systems and software systems for data-intensive computing, (i) data security, privacy, and trust, and(j) novel applications of big data.
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計算機科學(xué) | 2區(qū) | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機：信息系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 | 2區(qū) 2區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)：中科院分區(qū)是SCI期刊分區(qū)的一種，是由中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館制定出來的分區(qū)。主要有兩個版本，即基礎(chǔ)版和升級版。2019年中國科學(xué)院文獻情報中心期刊分區(qū)表推出了升級版，實現(xiàn)了基礎(chǔ)版和升級版的并存過渡；升級版是對基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進，將期刊由基礎(chǔ)版的13個學(xué)科擴展至18個，科研評價將更加明確。
| 按JIF指標(biāo)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%
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| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 19 / 143 |
87.1%
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| 按JCI指標(biāo)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%
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| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q1 | 24 / 143 |
83.57%
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JCR分區(qū)：JCR（Journal Citation Reports）由科睿唯安公司（前身為湯森路透）開發(fā)。JCR沒有設(shè)置大類,只將期刊分為176個具體學(xué)科，也就是中科院分區(qū)中的小類學(xué)科。基于不同學(xué)科的當(dāng)年影響因子高低進行排序，將期刊的數(shù)量均勻分為四個部分，Q1區(qū)代表學(xué)科分類中影響因子排名前25%的期刊，以此類推，Q2區(qū)為前25%-50%期刊，Q3區(qū)為前50%-75%期刊，Q4區(qū)為75%以后期刊。
CiteScore排名：
| 學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Computer Science 小類：Computer Science Applications | Q1 | 92 / 817 |
88%
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| 大類：Computer Science 小類：Software | Q1 | 49 / 407 |
88%
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| 大類：Computer Science 小類：Information Systems | Q1 | 51 / 394 |
87%
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| 大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence | Q1 | 58 / 350 |
83%
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CiteScore值計算方式：例如2024公布的CiteScore是將統(tǒng)計在 2020年-2023年間年所發(fā)表文章的引用次數(shù)除以在 2020年-2023年間所發(fā)表的發(fā)文總數(shù)。
CiteScore數(shù)據(jù)來源：是由全球著名學(xué)術(shù)出版商Elsevier（愛思唯爾）基于其Scopus數(shù)據(jù)庫推出的期刊評價指標(biāo)。CiteScore指數(shù)以四年區(qū)間為基準(zhǔn)來計算每本期刊的平均被引用次數(shù)，并提供期刊領(lǐng)域排名、期刊分區(qū)的相關(guān)信息，它的作用是測量期刊的篇均影響力。
近年中科院分區(qū)趨勢圖
近年IF值(影響因子)趨勢圖
影響因子：是美國科學(xué)信息研究所(ISI)的期刊引證報告(JCR)中的一項數(shù)據(jù)。指的是某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標(biāo)。自1975年以來，每年定期發(fā)布于“期刊引證報告”(JCR)。
1、建議稿件控制10頁以上，文章撰寫語言為英語；（單欄格式，單倍行距，內(nèi)容10號字體，文稿類型包含：原創(chuàng)研究(Original Research)、案例報告(Case Report)、文獻綜述(Literature Review)等；文件格式包含word、PDF、LaTeX等。
2、稿件重復(fù)率控制10%以內(nèi)，論文務(wù)必保證原創(chuàng)性、圖標(biāo)、公式、引文等要素齊備，保證附屬資料的完整。已發(fā)表或引用過度的文章將不會被出版和檢索，禁止一稿多投，拒絕抄襲、機械性的稿件。
3、稿件必須有較好的英語表達水平，有圖，有表，有公式，有數(shù)據(jù)或設(shè)計，有算法（方案，模型），實驗，仿真等；參考文獻控制25條以上，參考文獻引用一半以上控制在近5年以內(nèi)。
圖片和圖表要求：1、建議使用TIFF、EPS、JPEG格式 ，TIFF格式 使用LZW壓縮。
2、文件大小最大不超過20MB，不要以單個文件的形式上傳數(shù)據(jù)。
3、彩色圖片的分辨率≥300dpi；黑白圖片的分辨率在≥500dpi；line art圖片類型的分辨率≥1000dpi；色彩模式建議采用RGB，除非期刊注明要CMYK。
4、線條不要細于0.25pt,也不能太粗，超過1.5pt,過細或過粗都影響美觀。
5、表格一般和manuscrript放置在一個word文檔里部分期刊 需要單獨上傳表格。
作者信息：1、包括作者姓名、最高學(xué)位，作者單位（精確到部門），郵箱，地址，郵編，關(guān)鍵詞，內(nèi)容，總結(jié)，項目基金，參考文獻，作者相片+簡介（一定要確保作者信息準(zhǔn)確無誤，提交稿件之后這部分不能再作改動）。
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中科院分區(qū) 2區(qū)
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