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《World Wide Web-internet And Web Information Systems》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:51:09 1320人看過

《World Wide Web-internet And Web Information Systems》雜志收稿范圍涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對(duì)原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 約6.0個(gè)月 ,影響因子指數(shù)2.7。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑,提供針對(duì)性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 33 88
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
16.14% 2.7 0.11...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國家/地區(qū) 數(shù)量
CHINA MAINLAND 301
Australia 115
USA 61
Saudi Arabia 21
Japan 16
Taiwan 13
New Zealand 11
India 10
Singapore 10
South Korea 10

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF QUEENSLAND 29
SUZHOU UNIVERSITY 28
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE... 28
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 25
MACQUARIE UNIVERSITY 21
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY 17
BEIJING UNIVERSITY OF POSTS & TE... 16
WUHAN UNIVERSITY 15
KING ABDULLAH UNIVERSITY OF SCIE... 14
NORTHEASTERN UNIVERSITY - CHINA 12

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
IEEE T KNOWL DATA EN 160
PROC VLDB ENDOW 136
WORLD WIDE WEB 116
NEUROCOMPUTING 53
VLDB J 52
IEEE T PATTERN ANAL 47
IEEE T MULTIMEDIA 35
PATTERN RECOGN 33
IEEE T IMAGE PROCESS 30
PHYS REV E 29

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 140
WORLD WIDE WEB 116
FUTURE GENER COMP SY 21
MULTIMED TOOLS APPL 20
EXPERT SYST APPL 19
NEUROCOMPUTING 16
INFORM SCIENCES 13
EURASIP J WIREL COMM 12
INFORM PROCESS MANAG 12
APPL SCI-BASEL 10

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Deep adversarial metric learning... 38
E-voting scheme using secret sha... 30
Multi-scale deep context convolu... 23
LoTAD: long-term traffic anomaly... 20
Towards secure and truthful task... 12
Approximate spatio-temporal top-... 12
Semantic-aware top-k spatial key... 9
On fusing the latent deep CNN fe... 9
Machine learning based fast mult... 9
Leveraging multi-aspect time-rel... 8

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請(qǐng)聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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