Epj Data Science SCIE SSCI

國際簡稱：EPJ DATA SCI 參考譯名：Epj 數(shù)據(jù)科學(xué)

主要研究方向：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS? 非預(yù)警期刊審稿周期： 13 Weeks

《Epj 數(shù)據(jù)科學(xué)》(Epj Data Science)是一本由Springer Berlin Heidelberg出版的以MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS?為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領(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。該期刊是一本開放期刊，近三年沒有被列入預(yù)警名單。該期刊享有很高的科學(xué)聲譽(yù)，影響因子不斷增加，發(fā)行量也同樣高。

2區(qū) 中科院分區(qū)
Q1 JCR分區(qū)
59 年發(fā)文量
3 IF影響因子
開放是否OA
21 H-index
2012 創(chuàng)刊年份
1 issue/year 出版周期
English 出版語言

EPJ Data Science covers a broad range of research areas and applications and particularly encourages contributions from techno-socio-economic systems, where it comprises those research lines that now regard the digital “tracks” of human beings as first-order objects for scientific investigation. Topics include, but are not limited to, human behavior, social interaction (including animal societies), economic and financial systems, management and business networks, socio-technical infrastructure, health and environmental systems, the science of science, as well as general risk and crisis scenario forecasting up to and including policy advice.

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Epj Data Science期刊信息

ISSN：2193-1127
出版語言：English
是否OA：開放
E-ISSN：2193-1127
出版地區(qū)：GERMANY
是否預(yù)警：否
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版周期：1 issue/year
創(chuàng)刊時間：2012
開源占比：0.9934
Gold OA文章占比：100.00%
OA被引用占比：1
出版國人文章占比：0.06
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：100.00%

Epj Data Science CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

6.1

0.829

1.355

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Computational Mathematics	Q1	26 / 189	86%
大類：Mathematics 小類：Modeling and Simulation	Q1	52 / 324	84%
大類：Mathematics 小類：Computer Science Applications	Q2	244 / 817	70%

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指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）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 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對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、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Epj Data Science中科院評價數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計算機(jī)科學(xué)	2區(qū)	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué)：數(shù)理方法	1區(qū) 2區(qū)

中科院 2022年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué)：數(shù)理方法	2區(qū) 2區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué)：數(shù)理方法	2區(qū) 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)	3區(qū)	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用	2區(qū)

中科院 2021年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué)：數(shù)理方法	2區(qū) 3區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	計算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社會科學(xué)：數(shù)理方法	3區(qū) 3區(qū)

Epj Data Science JCR評價數(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：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q1	22 / 135	84.1%
學(xué)科：SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS	SSCI	Q1	9 / 67	87.3%

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：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q1	20 / 135	85.56%
學(xué)科：SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS	SSCI	Q1	10 / 67	85.82%

Epj Data Science歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計

影響因子

中科院分區(qū)

Epj Data Science中國學(xué)者發(fā)文選摘

1、Segregation in religion networks
Author: Jiantao Hu, Qian-Ming Zhang, Tao Zhou

Journal: EPJ Data Science, 2019, Vol.8, , DOI:10.1140/epjds/s13688-019-0184-x
2、Individual position diversity in dependence socioeconomic networks increases economic output
Author: Wen-Jie Xie, Yan-Hong Yang, Ming-Xia Li, Zhi-Qiang Jiang, Wei-Xing Zhou

Journal: EPJ Data Science, 2017, Vol.6, , DOI:10.1140/epjds/s13688-017-0105-9
3、Measuring economic activity in China with mobile big data
Author: Lei Dong, Sicong Chen, Yunsheng Cheng, Zhengwei Wu, Chao Li, Haishan Wu

Journal: EPJ Data Science, 2017, Vol.6, , DOI:10.1140/epjds/s13688-017-0125-5
4、Comparison of traffic reliability index with real traffic data
Author: Limiao Zhang, Guanwen Zeng, Shengmin Guo, Daqing Li, Ziyou Gao

Journal: EPJ Data Science, 2017, Vol.6, , DOI:10.1140/epjds/s13688-017-0115-7
5、Feature analysis of multidisciplinary scientific collaboration patterns based on PNAS
Author: Zheng Xie, Miao Li, Jianping Li, Xiaojun Duan, Zhenzheng Ouyang

Journal: EPJ Data Science, 2018, Vol.7, , DOI:10.1140/epjds/s13688-018-0134-z
6、Understanding coupling dynamics of public transportation networks
Author: Zhihao Zheng, Zhiren Huang, Fan Zhang, Pu Wang

Journal: EPJ Data Science, 2018, Vol.7, , DOI:10.1140/epjds/s13688-018-0148-6
7、Extroverts tweet differently from introverts in Weibo
Author: Zhenkun Zhou, Ke Xu, Jichang Zhao

Journal: EPJ Data Science, 2018, Vol.7, , DOI:10.1140/epjds/s13688-018-0146-8
8、Big data would not lie: prediction of the 2016 Taiwan election via online heterogeneous information
Author: Zheng Xie, Guannan Liu, Junjie Wu, Yong Tan

Journal: EPJ Data Science, 2018, Vol.7, , DOI:10.1140/epjds/s13688-018-0163-7