当前位置: 首页 SCI杂志 SCIE杂志 计算机科学 中科院4区 JCRQ4 杂志介绍(非官网)

国际数据仓库与挖掘杂志

英文名称:International Journal Of Data Warehousing And Mining   国际简称:INT J DATA WAREHOUS
《International Journal Of Data Warehousing And Mining》杂志由IGI Publishing出版社出版,本刊发行周期Quarterly,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, SOFTWARE ENGINEERING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
1548-3924
ISSN
1548-3932
E-ISSN
预计审稿速度: 12周,或约稿
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

国际数据仓库与挖掘杂志杂志简介

出版商:IGI Publishing
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Quarterly
中文名称:国际数据仓库与挖掘杂志

国际数据仓库与挖掘杂志(国际简称INT J DATA WAREHOUS,英文名称International Journal Of Data Warehousing And Mining)是一本未开放获取(OA)国际期刊,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、France、India、Saudi Arabia、Brazil、Canada、Poland、Taiwan、Tunisia等国家和地区的研究者在《International Journal Of Data Warehousing And Mining》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16篇、2015年:发表文章17篇、2016年:发表文章15篇、2017年:发表文章16篇、2018年:发表文章16篇、2019年:发表文章16篇、2020年:发表文章26篇、2021年:发表文章19篇、2022年:发表文章21篇、2023年:发表文章42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 Data Warehousing And Mining》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:0.5
  • Gold OA文章占比:69.51%
  • CiteScore:2.4
  • 年发文量:42
  • 开源占比:0.2727
  • SJR指数:0.251
  • H-index:19
  • SNIP指数:0.518
  • 出版国人文章占比:0.23

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, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q4 125 / 131

5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q4 111 / 131

15.65%

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, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程
4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
2.4 0.251 0.518
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Software Q3 289 / 407

29%

大类:Computer Science 小类:Hardware and Architecture Q3 126 / 177

29%

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 IEEE T KNOWL DATA EN 14
2 INT J DATA WAREHOUS 8
3 EXPERT SYST APPL 7
4 J COMPUT SYST SCI 5
5 KNOWL INF SYST 5
6 APPL INTELL 4
7 PLOS ONE 4
8 DATA KNOWL ENG 3
9 DATA MIN KNOWL DISC 3
10 EPJ DATA SCI 3
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 15
2 INT J DATA WAREHOUS 8
3 CLUSTER COMPUT 5
4 INFORM SYST 5
5 APPL SCI-BASEL 4
6 ISPRS INT J GEO-INF 4
7 NEUROCOMPUTING 3
8 APPL INTELL 2
9 ARTIF INTELL REV 2
10 ASLIB J INFORM MANAG 2

高引用文章

  • Statistical Entropy Measures in C4.5 Trees引用次数:2
  • Multi-Documents Summarization Based on TextRank and its Application in Online Argumentation Platform引用次数:2
  • Maintaining Dimension's History in Data Warehouses Effectively引用次数:2
  • A Semi-Automatic Annotation Method of Effect Clue Words for Chinese Patents Based on Co-Training引用次数:1
  • TBSGM: A Fast Subgraph Matching Method on Large Scale Graphs引用次数:1
  • Design and Implementation of Active Stream Data Warehouses引用次数:1
  • Efficient Algorithm for Mining High Utility Pattern Considering Length Constraints引用次数:1
  • Hybrid Partitioning-Density Algorithm for K-Means Clustering of Distributed Data Utilizing OPTICS引用次数:1
  • Sarcasm Detection Using RNN with Relation Vector引用次数:1
  • A Framework for Evaluating Design Methodologies for Big Data Warehouses: Measurement of the Design Process引用次数:1
若用户需要出版服务,请联系出版商:IGI PUBL, 701 E CHOCOLATE AVE, STE 200, HERSHEY, USA, PA, 17033-1240。