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《International Journal Of Data Warehousing And Mining》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 10:58:59 220人看過

《International Journal Of Data Warehousing And Mining》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(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 12周,或約稿 ,影響因子指數(shù)0.5。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單,廣大學者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:IGI PUBL, 701 E CHOCOLATE AVE, STE 200, HERSHEY, USA, PA, 17033-1240

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 19 42
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):
69.51% 0.5 0.27...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(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

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
CHINA MAINLAND 19
USA 8
France 5
India 4
Saudi Arabia 4
Brazil 3
Canada 3
Poland 3
Taiwan 3
Tunisia 3

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
HUBEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 4
UNIVERSITY SYSTEM OF MARYLAND 3
BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 2
CAN THO UNIVERSITY 2
NANJING UNIVERSITY OF POSTS & TE... 2
NATIONAL CHUNG CHENG UNIVERSITY 2
NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY... 2
TSINGHUA UNIVERSITY 2
UNIVERSITE DE LA MANOUBA 2
UNIVERSITE DE TUNIS 2

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE T KNOWL DATA EN 14
INT J DATA WAREHOUS 8
EXPERT SYST APPL 7
J COMPUT SYST SCI 5
KNOWL INF SYST 5
APPL INTELL 4
PLOS ONE 4
DATA KNOWL ENG 3
DATA MIN KNOWL DISC 3
EPJ DATA SCI 3

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 15
INT J DATA WAREHOUS 8
CLUSTER COMPUT 5
INFORM SYST 5
APPL SCI-BASEL 4
ISPRS INT J GEO-INF 4
NEUROCOMPUTING 3
APPL INTELL 2
ARTIF INTELL REV 2
ASLIB J INFORM MANAG 2

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
Statistical Entropy Measures in ... 2
Multi-Documents Summarization Ba... 2
Maintaining Dimension's History ... 2
A Semi-Automatic Annotation Meth... 1
TBSGM: A Fast Subgraph Matching ... 1
Design and Implementation of Act... 1
Efficient Algorithm for Mining H... 1
Hybrid Partitioning-Density Algo... 1
Sarcasm Detection Using RNN with... 1
A Framework for Evaluating Desig... 1

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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