所屬分類： SCIE 期刊 計算機科學(xué) 中科院 3區(qū) JCR Q1
IEEE大數(shù)據(jù)交易
IEEE大數(shù)據(jù)交易雜志簡介
- 出版商：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC
- 出版語言：English
- TOP期刊：否
- 出版地區(qū)：UNITED STATES
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：4 issues/year
- 中文名稱：IEEE大數(shù)據(jù)交易
- 是否OA：未開放
IEEE大數(shù)據(jù)交易（國際簡稱IEEE T BIG DATA，英文名稱Ieee Transactions On Big Data）是一本未開放獲取（OA）國際期刊，始終站在計算機科學(xué)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在計算機科學(xué)領(lǐng)域各個方面達到最高科學(xué)標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為計算機科學(xué)事業(yè)的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業(yè)道德標準，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自CHINA MAINLAND、USA、Australia、England、Canada、Italy、Singapore、France、Japan、Finland等國家和地區(qū)的研究者在《Ieee Transactions On Big Data》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章0篇、2015年：發(fā)表文章0篇、2016年：發(fā)表文章0篇、2017年：發(fā)表文章0篇、2018年：發(fā)表文章0篇、2019年：發(fā)表文章0篇、2020年：發(fā)表文章63篇、2021年：發(fā)表文章78篇、2022年：發(fā)表文章107篇、2023年：發(fā)表文章118篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球計算機科學(xué)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Ieee Transactions On Big Data》將繼續(xù)致力于推動計算機科學(xué)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進步，為全球計算機科學(xué)問題的解決貢獻力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：7.5
- 文章自引率：0.0277...
- Gold OA文章占比：11.22%
- CiteScore：11.8
- 年發(fā)文量：118
- 開源占比：0.0933
- SJR指數(shù)：1.821
- SNIP指數(shù)：3.094
- 出版國人文章占比：0.28
WOS期刊SCI分區(qū)（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 | SCIE | Q1 | 13 / 249 |
95% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 10 / 143 |
93.4% |
| 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 | SCIE | Q1 | 9 / 251 |
96.61% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 6 / 143 |
96.15% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 否 | 否 | 計算機科學(xué) 3區(qū) |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機：理論方法
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
計算機：信息系統(tǒng)
2區(qū)
3區(qū)
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CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||
| 11.8 | 1.821 | 3.094 |
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學(xué)術(shù)指標分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指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。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
高引用文章
- Robust Big Data Analytics for Electricity Price Forecasting in the Smart Grid引用次數(shù)：24
- A Big Data-as-a-Service Framework: State-of-the-Art and Perspectives引用次數(shù)：22
- Big Data Analysis-Based Security Situational Awareness for Smart Grid引用次數(shù)：14
- Efficient Secure Outsourcing of Large-Scale Sparse Linear Systems of Equations引用次數(shù)：12
- A Secure and Verifiable Access Control Scheme for Big Data Storage in Clouds引用次數(shù)：10
- Smart Monitoring Cameras Driven Intelligent Processing to Big Surveillance Video Data引用次數(shù)：10
- Novel Geometric Area Analysis Technique for Anomaly Detection Using Trapezoidal Area Estimation on Large-Scale Networks引用次數(shù)：9
- Thermal-Aware and DVFS-Enabled Big Data Task Scheduling for Data Centers引用次數(shù)：8
- Attribute-Based Storage Supporting Secure Deduplication of Encrypted Data in Cloud引用次數(shù)：8
- A Secure High-Order Lanczos-Based Orthogonal Tensor SVD for Big Data Reduction in Cloud Environment引用次數(shù)：6
