Advances In Data Analysis And Classification SCIE

國(guó)際簡(jiǎn)稱：ADV DATA ANAL CLASSI 參考譯名：數(shù)據(jù)分析和分類的進(jìn)展

主要研究方向：STATISTICS & PROBABILITY 非預(yù)警期刊審稿周期： 12周，或約稿

《數(shù)據(jù)分析和分類的進(jìn)展》(Advances In Data Analysis And Classification)是一本由Springer Berlin Heidelberg出版的以STATISTICS & PROBABILITY為研究特色的國(guó)際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評(píng)論文章和綜述文章，及時(shí)報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本未開(kāi)放期刊，近三年沒(méi)有被列入預(yù)警名單。

4區(qū) 中科院分區(qū)
Q2 JCR分區(qū)
41 年發(fā)文量
1.4 IF影響因子
未開(kāi)放 是否OA
23 H-index
2007 創(chuàng)刊年份
4 issues per year 出版周期
English 出版語(yǔ)言

The international journal Advances in Data Analysis and Classification (ADAC) is designed as a forum for high standard publications on research and applications concerning the extraction of knowable aspects from many types of data. It publishes articles on such topics as structural, quantitative, or statistical approaches for the analysis of data; advances in classification, clustering, and pattern recognition methods; strategies for modeling complex data and mining large data sets; methods for the extraction of knowledge from data, and applications of advanced methods in specific domains of practice. Articles illustrate how new domain-specific knowledge can be made available from data by skillful use of data analysis methods. The journal also publishes survey papers that outline, and illuminate the basic ideas and techniques of special approaches.

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Advances In Data Analysis And Classification期刊信息

ISSN：1862-5347
出版語(yǔ)言：English
是否OA：未開(kāi)放
E-ISSN：1862-5355
出版地區(qū)：GERMANY
是否預(yù)警：否
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版周期：4 issues per year
創(chuàng)刊時(shí)間：2007
開(kāi)源占比：0.3506
Gold OA文章占比：44.27%
OA被引用占比：0.1502...
出版國(guó)人文章占比：0.02
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：100.00%

Advances In Data Analysis And Classification CiteScore評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

3.4

0.594

1.405

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Statistics and Probability	Q1	68 / 278	75%
大類：Mathematics 小類：Applied Mathematics	Q2	190 / 635	70%
大類：Mathematics 小類：Computer Science Applications	Q3	443 / 817	45%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)是期刊最近4年（含計(jì)算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對(duì)2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評(píng)論、會(huì)議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Advances In Data Analysis And Classification中科院評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

中科院 2022年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	3區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	3區(qū)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	工程技術(shù)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	3區(qū)

中科院 2021年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	3區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計(jì)算機(jī)科學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

Advances In Data Analysis And Classification JCR評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	53 / 168	68.8%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	45 / 168	73.51%

Advances In Data Analysis And Classification歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響因子

中科院分區(qū)

Advances In Data Analysis And Classification中國(guó)學(xué)者發(fā)文選摘

1、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
2、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
3、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
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
5、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
6、Parametric classification with soft labels using the evidential EM algorithm: linear discriminant analysis versus logistic regression
Author: Benjamin Quost, Thierry Den?ux, Shoumei Li

Journal: Advances in Data Analysis and Classification, 2017, Vol.11, 659-690, DOI:10.1007/s11634-017-0301-2
7、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