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Advances In Data Analysis And Classification是计算机科学领域的一本优秀期刊。由Springer Berlin Heidelberg出版社出版。该期刊主要发表计算机科学领域的原创性研究成果。创刊于2007年,该期刊主要刊载STATISTICS & PROBABILITY及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI4区期刊,它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动计算机科学领域的进步。
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大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 3区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 53 / 168 |
68.8% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 45 / 168 |
73.51% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability | Q1 | 68 / 278 |
75% |
大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics | Q2 | 190 / 635 |
70% |
大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications | Q3 | 443 / 817 |
45% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 21 | 22 | 27 | 34 | 39 | 43 | 64 | 45 | 45 | 41 |
国家/地区 | 数量 |
Italy | 27 |
Spain | 26 |
GERMANY (FED REP GER) | 22 |
USA | 20 |
France | 15 |
Japan | 10 |
England | 9 |
Canada | 8 |
Austria | 7 |
Belgium | 5 |
机构 | 数量 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 6 |
UNIVERSITY OF MUNICH | 6 |
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID | 5 |
AUTONOMOUS UNIVERSITY OF MADRID | 4 |
ULM UNIVERSITY | 4 |
UNIVERSIDAD DE VALLADOLID | 4 |
UNIVERSITY OF BOLOGNA | 4 |
COMPLUTENSE UNIVERSITY OF MADRID | 3 |
HESAM UNIVERSITE | 3 |
INRIA | 3 |
文章名称 | 引用次数 |
Ensemble of a subset of kNN classifiers | 15 |
A computationally fast variable importance test for random forests for high-dimensional data | 13 |
Ensemble feature selection for high dimensional data: a new method and a comparative study | 13 |
A two-stage sparse logistic regression for optimal gene selection in high-dimensional microarray data classification | 12 |
Greedy Gaussian segmentation of multivariate time series | 9 |
Mutual information, phi-squared and model-based co-clustering for contingency tables | 6 |
Non-symmetrical composite-based path modeling | 6 |
Studying crime trends in the USA over the years 2000-2012 | 5 |
Archetypal shapes based on landmarks and extension to handle missing data | 5 |
Mixture model modal clustering | 5 |
SCIE
影响因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影响因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影响因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影响因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影响因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影响因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影响因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影响因子 3
CiteScore 7.7
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