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Advances In Data Analysis And Classification
  • 中科院分区：4区
  • JCR分区：Q2
  • CiteScore ：3.4

Advances In Data Analysis And ClassificationSCIE

国际简称：ADV DATA ANAL CLASSI 中文名称：数据分析和分类的进展

Advances In Data Analysis And Classification杂志是一本STATISTICS & PROBABILITY应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Springer Berlin Heidelberg出版，该期刊创刊于2007年，出版周期为4 issues per year，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区4区，显示出其优秀的学术水平和影响力。

  • ISSN：1862-5347

  • 出版地区：GERMANY

  • 出版周期：4 issues per year

  • E-ISSN：1862-5355

  • 创刊时间：2007

  • 出版语言：English

  • 是否OA：未开放

  • 预计审稿时间： 12周，或约稿

  • 影响因子：1.4

  • 是否预警：否

  • 研究方向：STATISTICS & PROBABILITY

  • 年发文量：41

  • 研究类文章占比：100.00%

  • Gold OA文章占比：44.27%

  • H-index：23

  • 出版国人文章占比：0.02

  • 开源占比：0.3506

  • 文章自引率：0.0625

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

国际期刊《数据分析与分类进展》（ADAC）旨在为高水准出版物提供一个平台，发表从多种类型的数据中提取可知方面的研究和应用。它发表的文章主题包括数据分析的结构、定量或统计方法；分类、聚类和模式识别方法的进展；复杂数据建模和大数据集挖掘策略；从数据中提取知识的方法，以及高级方法在特定实践领域的应用。文章阐述了如何通过熟练使用数据分析方法从数据中获取新的领域特定知识。该期刊还发表概述和阐明特殊方法的基本思想和技术的调查论文。

值得一提的是，Advances In Data Analysis And Classification已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着4 issues per year的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到3.4，该期刊2023年的影响因子达到1.4，再次验证了其优秀学术水平。

Advances In Data Analysis And Classification是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了计算机科学-STATISTICS & PROBABILITY研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

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
否 否 计算机科学 4区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
4区

JCR 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：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%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
3.4 0.594 1.405
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%

文章摘录

  • Sparse correspondence analysis for large contingency tables Author: Liu, Ruiping; Niang, Ndeye; Saporta, Gilbert; Wang, Huiwen Journal: ADVANCES IN DATA ANALYSIS AND CLASSIFICATION. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11634-022-00531-5
  • A class of semi-supervised support vector machines by DC programming Author: Liming Yang, Laisheng Wang Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2013, Vol.7, 417-433, DOI:10.1007/s11634-013-0141-7
  • Feature selection for fault level diagnosis of planetary gearboxes Author: Zhiliang Liu, Xiaomin Zhao, Ming J. Zuo, Hongbing Xu Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2014, Vol.8, 377-401, DOI:10.1007/s11634-014-0168-4
  • Principal component analysis for probabilistic symbolic data: a more generic and accurate algorithm Author: Meiling Chen, Huiwen Wang, Zhongfeng Qin Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2014, Vol.9, 59-79, DOI:10.1007/s11634-014-0178-2
  • Minimum Class Variance SVM+ for data classification Author: Wenxin Zhu, Ping Zhong Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2015, Vol.11, 79-96, DOI:10.1007/s11634-015-0212-z
  • Parametric classification with soft labels using the evidential EM algorithm: linear discriminant analysis versus logistic regression Author: Benjamin Quost, Thierry Denœux, Shoumei Li Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2017, Vol.11, 659-690, DOI:10.1007/s11634-017-0301-2
  • A novel method for forecasting time series based on fuzzy logic and visibility graph Author: Rong Zhang, Baabak Ashuri, Yong Deng Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2017, Vol.11, 759-783, DOI:10.1007/s11634-017-0300-3

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