Acm Computing Surveys(ACM 計算調查雜志)是由Association for Computing Machinery (ACM)出版社主辦的一本以工程技術-計算機:理論方法為研究方向,OA非開放(Not Open Access)的國際頂尖期刊。旨在幫助發展和壯大計算機科學及相關學科的各個方面。該期刊接受多種不同類型的文章。本刊出版語言為English,創刊于1971年。自創刊以來,已被SCIE(科學引文索引擴展板)等國內外知名檢索系統收錄。該雜志發表了高質量的論文,重點介紹了COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS在分析和實踐中的理論、研究和應用。
ISSN:0360-0300
E-ISSN:1557-7341
出版商:Association for Computing Machinery (ACM)
出版語言:English
出版地區:UNITED STATES
出版周期:Quarterly
是否OA:未開放
是否預警:否
創刊時間:1971
年發文量:336
影響因子:23.8
研究類文章占比:87.50%
Gold OA文章占比:3.00%
H-index:132
出版國人文章占比:0.08
出版撤稿文章占比:
開源占比:
文章自引率:0.0060...
《Acm Computing Surveys》是一份國際頂尖期刊,為計算機科學領域的研究人員和從業者提供科學論壇。該期刊涵蓋了計算機科學及相關學科的所有方面,包括基礎和應用研究,使讀者能夠獲得來自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及計算機科學領域的原創理論、方法、技術和重要應用的稿件,并刊載了涉及計算機科學領域的相關欄目:綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達到高標準的科學嚴謹性,并為推進該領域的科研知識傳播做出貢獻。該期刊最新CiteScore值為33.2,最新影響因子為23.8,SJR指數為6.28,SNIP指數為8.26。
CiteScore指標的應用非常廣泛,以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學術影響力和學術水平,是學術界常用的期刊評價指標之一。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||
33.2 | 6.28 | 8.26 |
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CiteScore是由Elsevier公司開發的一種用于衡量科學期刊影響力的指標,以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。這個指標是由Scopus數據庫支持,以四年為一個時段,連續評估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說,CiteScore是計算某期刊連續三年發表的論文在第四年度的篇均引用次數。CiteScore和影響因子(IF)有所不同。例如,在影響因子的計算中,分子是來自所有文章的引用次數,包括編輯述評、讀者來信、更正信息和新聞等非研究性文章,而分母則不包括這些非研究性文章。然而,在CiteScore的計算中,分子和分母都包括這些非研究性文章。因此,如果這些非研究性文章比較多,由于分母較大,相較于影響因子,CiteScore計算出來的分數可能會偏低。此外,CiteScore的引用數據來自Scopus數據庫中的22000多個期刊,比影響因子來自Web of Science數據庫的11000多個期刊多了一倍。
按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 1 / 143 |
99.7% |
按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 2 / 143 |
98.95% |
WOS(JCR)分區是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標,分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學科領域進行分類,然后以影響因子為標準平均分為四個等級:Q1、Q2、Q3和Q4區。這種設計使得科研人員可以更容易地進行跨學科比較。
中科院SCI期刊分區是由中國科學院國家科學圖書館制定的。將所有的期刊按照學科進行分類,以影響因子為標準平均分為四個等級。分區越靠前一般代表期刊質量越好,發文難度也越高。
2023年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
是 | 是 | 計算機科學 1區 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機:理論方法
1區
|
2022年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
是 | 否 | 計算機科學 1區 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機:理論方法
1區
|
2021年12月舊的升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
是 | 否 | 計算機科學 1區 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機:理論方法
1區
|
2021年12月基礎版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
是 | 否 | 工程技術 1區 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機:理論方法
1區
|
2021年12月升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
是 | 否 | 計算機科學 1區 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機:理論方法
1區
|
2020年12月舊的升級版
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
是 | 否 | 計算機科學 1區 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
計算機:理論方法
1區
|
Acm Computing Surveys(中文譯名ACM 計算調查雜志)是一本專注于工程技術,計算機:理論方法領域的國際期刊,致力于為全球COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領域的研究者提供一個高質量的學術交流平臺。該期刊ISSN:0360-0300,E-ISSN:1557-7341,出版周期Quarterly。在中科院的大類學科分類中,該期刊屬于計算機科學范疇,而在小類學科中,它主要涵蓋了COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS這一領域。編輯部誠摯邀請廣大計算機科學領域的專家學者投稿,內容可以涵蓋計算機科學的綜合研究、實踐應用、創新成果等方面。同時,我們也歡迎學者們就相關主題進行簡短的交流和評論,以促進學術界的互動與合作。為了保證期刊的質量,審稿周期預計為 12周,或約稿 。在此期間,編輯部將對所有投稿進行嚴格的同行評審,以確保發表的文章具有較高的學術價值和實用性。
值得一提的是,Acm Computing Surveys近期并未被列入國際期刊預警名單,這意味著其學術質量和影響力得到了廣泛認可。該期刊為計算機科學領域的學者提供了一個優質的學術交流平臺。因此,關注并投稿至Acm Computing Surveys無疑是一個明智的選擇,這將有助于提升您的學術聲譽和研究成果的傳播。
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投稿咨詢機構 | 發文量 |
UNIVERSITY OF MELBOURNE | 20 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 13 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... | 10 |
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT... | 9 |
UNIVERSITY OF OTTAWA | 9 |
UNIVERSITY OF SYDNEY | 8 |
INESC | 7 |
POLYTECHNIC UNIVERSITY OF MILAN | 7 |
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SUNY) SYSTEM | 7 |
UNIVERSIDADE DE LISBOA | 7 |
國家 / 地區 | 發文量 |
USA | 94 |
Australia | 58 |
CHINA MAINLAND | 52 |
England | 48 |
India | 34 |
Brazil | 31 |
GERMANY (FED REP GER) | 31 |
France | 28 |
Spain | 27 |
Canada | 26 |
期刊引用數據 | 引用次數 |
ACM COMPUT SURV | 178 |
FUTURE GENER COMP SY | 145 |
IEEE T PATTERN ANAL | 128 |
PATTERN RECOGN | 90 |
IEEE COMMUN MAG | 88 |
IEEE T PARALL DISTR | 87 |
IEEE COMMUN SURV TUT | 86 |
IEEE ACCESS | 82 |
COMMUN ACM | 80 |
SENSORS-BASEL | 79 |
期刊被引用數據 | 引用次數 |
IEEE ACCESS | 664 |
SENSORS-BASEL | 201 |
ACM COMPUT SURV | 178 |
FUTURE GENER COMP SY | 155 |
MULTIMED TOOLS APPL | 89 |
EXPERT SYST APPL | 76 |
INFORM SCIENCES | 71 |
CLUSTER COMPUT | 63 |
J NETW COMPUT APPL | 63 |
IEEE INTERNET THINGS | 58 |
文章引用數據 | 引用次數 |
Feature Selection: A Data Perspective | 146 |
A Survey of Methods for Explaining Black B... | 132 |
Deep Learning Based Recommender System: A ... | 125 |
A Survey of Communication Protocols for In... | 51 |
A Survey on Deep Learning: Algorithms, Tec... | 51 |
Detection and Resolution of Rumours in Soc... | 44 |
Multimedia Big Data Analytics: A Survey | 42 |
A Survey on Homomorphic Encryption Schemes... | 35 |
A Comprehensive Survey of Deep Learning fo... | 33 |
Community Discovery in Dynamic Networks: A... | 32 |
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