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国际软件工程与知识工程杂志

英文名称:International Journal Of Software Engineering And Knowledge Engineering   国际简称:INT J SOFTW ENG KNOW
《International Journal Of Software Engineering And Knowledge Engineering》杂志由World Scientific Publishing Co. Pte Ltd出版社出版,本刊创刊于1991年,发行周期Bimonthly,每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
0218-1940
ISSN
1793-6403
E-ISSN
预计审稿速度: 约16.8个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

国际软件工程与知识工程杂志杂志简介

出版商:World Scientific Publishing Co. Pte Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:SINGAPORE
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1991
中文名称:国际软件工程与知识工程杂志

国际软件工程与知识工程杂志(国际简称INT J SOFTW ENG KNOW,英文名称International Journal Of Software Engineering And Knowledge Engineering)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1991年创刊以来,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、USA、South Korea、Brazil、India、Japan、Turkey、England、Vietnam、New Zealand等国家和地区的研究者在《International Journal Of Software Engineering And Knowledge Engineering》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章47篇、2015年:发表文章55篇、2016年:发表文章52篇、2017年:发表文章65篇、2018年:发表文章75篇、2019年:发表文章74篇、2020年:发表文章72篇、2021年:发表文章72篇、2022年:发表文章78篇、2023年:发表文章84篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《International Journal Of Software Engineering And Knowledge Engineering》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:0.6
  • 文章自引率:0.1111...
  • Gold OA文章占比:2.14%
  • CiteScore:1.9
  • 年发文量:84
  • 开源占比:0.0405
  • SJR指数:0.251
  • H-index:33
  • SNIP指数:0.432
  • OA被引用占比:0.0046...
  • 出版国人文章占比:0.38

WOS期刊SCI分区(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 SCIE Q4 185 / 197

6.3%

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q4 122 / 131

7.3%

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q4 319 / 352

9.5%

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 SCIE Q4 179 / 198

9.85%

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q4 127 / 131

3.44%

学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q4 314 / 354

11.44%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学 4区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气
4区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
1.9 0.251 0.432
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Graphics and Computer-Aided Design Q3 65 / 106

39%

大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q3 276 / 395

30%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q4 264 / 350

24%

大类:Computer Science 小类:Software Q4 322 / 407

21%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 INFORM SOFTWARE TECH 49
2 J SYST SOFTWARE 38
3 IEEE T SOFTWARE ENG 36
4 INT J SOFTW ENG KNOW 34
5 EXPERT SYST APPL 21
6 COMMUN ACM 20
7 IEEE SOFTWARE 19
8 IEEE ACCESS 13
9 INFORM SCIENCES 13
10 COMPUTER 12
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 81
2 INT J SOFTW ENG KNOW 34
3 J SYST SOFTWARE 20
4 INFORM SOFTWARE TECH 15
5 FRESEN ENVIRON BULL 12
6 CLUSTER COMPUT 10
7 IET SOFTW 10
8 SOFTW SYST MODEL 7
9 ADV COMPUT 6
10 APPL SCI-BASEL 6

高引用文章

  • Identify Severity Bug Report with Distribution Imbalance by CR-SMOTE and ELM引用次数:53
  • The Influence Ranking for Testers in Bug Tracking Systems引用次数:39
  • Automated Quantitative Verification for Service-Based System Design: A Visualization Transform Tool Perspective引用次数:14
  • An ISM Approach for Modeling the Issues and Factors of Mobile App Development引用次数:6
  • SMOTE and Feature Selection for More Effective Bug Severity Prediction引用次数:5
  • Architecture-Based Software Testing引用次数:5
  • Effort Estimation in Agile Software Development: An Updated Review引用次数:4
  • An Empirical Study on Software Defect Prediction Using Over-Sampling by SMOTE引用次数:4
  • Machine Learning Techniques for Code Smells Detection: A Systematic Mapping Study引用次数:4
  • Multistep Flow Prediction on Car-Sharing Systems: A Multi-Graph Convolutional Neural Network with Attention Mechanism引用次数:3
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