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Journal of Big Data
eISSN: 2196-1115pISSN: 2196-1115
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目的と範囲
The Journal of Big Data publishes open-access original research on data science and data analytics. Deep learning algorithms and all applications of big data are welcomed. Survey papers and case studies are also considered. Less
主要な指標
CiteScore 
14.4
Impact Factor
5 - 10
SJR
Q1Information Systems
SNIP
4.66
7
Time to Publish
グラフを見るジャーナル概要
Indexed in the following public directories
Web of Science 
DOAJ 
Inspec 
SJR
概要
- 出版社SPRINGERNATURE
- 言語English
- 発行頻度Continuous publication
- 出版費用EUR 1690 | USD 1990 | GBP 1290
- 発行回数13
- 査読プロセスAnonymous peer review
基本情報
- 言語English
- 発行頻度Continuous publication
- 創刊年2014
- Publisher URL
- ウェブサイトURL
Publication Details
- Other charges
- 剽窃
- 発行回数13
- 免除ポリシー
編集審査詳細
- 編集チーム
- レビュープロセスAnonymous peer review
- レビュー情報URL
- Author instructions
- 著作権詳細
- デポジットポリシーSherpa/Romeo
- ライセンスタイプCC BY
- OAステートメント
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提供元
公開までの時間
Time to publish distribution
2022年に発表された記事
Time to publish index
| ヶ月 | 論文発表 |
|---|---|
| 0-3 | 3% |
| 4-6 | 31% |
| 7-9 | 26% |
| >9 | 40% |
トピックス
Deep learning
Big data
Feature selection
Social media
Natural language
Principal component analysis
Workload
Malaria vector
Building information modeling
Computer vision
Emotion recognition
Gender bias
Extreme learning machine
Machine learning
Decision tree
Big data processing
Dimensionality reduction
Online discussion
Natural language processing
Deep belief network
年刊
- 5Y
- 10Y
よくある質問
Journal of Big Data の創刊はいつですか。 
Journal of Big Data の創刊は 2014 年です。
Journal of Big Data の発行頻度は。
Journal of Big Data の発行頻度は Continuous publicationです。
Journal of Big Dataの出版社はどこですか。
Journal of Big Data の出版社はSPRINGERNATUREです。
Journal of Big Dataの出版方針と研究範囲はどこで確認できますか。
Journal of Big Dataの出版方針と研究範囲は本ページ上部で確認できます。
Journal of Big Dataの指標はEditage内のどこで確認できますか。
Journal of Big Data の主な指標はEditage内の本ページ上部で確認できます。
Journal of Big DataのeISSNとpISSN番号はなんですか。
Journal of Big DataのeISSN番号は2196-1115、pISSN番号は 2196-1115です。
このジャーナルのメインとぴっくはなんですか。
このジャーナルはDeep learning, Big data, Feature selection, Social media, Natural language, Principal component analysis, Workload, Malaria vector, Building information modeling, Computer vision, Emotion recognition, Gender bias, Extreme learning machine, Machine learning, Decision tree, Big data processing, Dimensionality reduction, Online discussion, Natural language processing, Deep belief networkを含むトピックに対応しています。
研究内容に合った適切なジャーナルを選ばなければならない理由は何ですか。
適切なジャーナルを選ぶことで、あなたの研究内容がもっと関連性が高い読者層に届き、研究のインパクトやその分野への貢献度を最大化させることができるからです。
どのジャーナルを選ぶかは今後のキャリアに影響を与えますか。
はい、著名なジャーナルから出版することは、あなたの経歴にもプラスに働くため、その後の助成金やキャリアプランにも影響があります。
よりハイインパクトのジャーナルを狙うべきですか。
ハイインパクトジャーナルから出版することはより多くの人の目に研究が触れることになりますが、同時に高い競争率の中から出版に漕ぎつける必要があります。そのため、インパクトファクターと出版にかかる工数のバランスを考慮するべきです。