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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 3区 云计算-先进系统与应用杂志(Journal Of Cloud Computing-advances Systems And Applications)(非官网)

云计算-先进系统与应用杂志

英文名称:Journal Of Cloud Computing-advances Systems And Applications   国际简称:J CLOUD COMPUT-ADV S
《Journal Of Cloud Computing-advances Systems And Applications》杂志由Springer Berlin Heidelberg出版社出版,本刊创刊于2012年,发行周期1 issue/year,每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
2192-113X
ISSN
2192-113X
E-ISSN
预计审稿速度:约75 days, to first decision for reviewed manuscripts only; 51.9 days, to first decision for all manuscripts; 29 days, from acceptance to publication 13 Weeks
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

云计算-先进系统与应用杂志杂志简介

出版商:Springer Berlin Heidelberg
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:United Kingdom
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:1 issue/year
出版年份:2012
中文名称:云计算-先进系统与应用杂志

云计算-先进系统与应用杂志(国际简称J CLOUD COMPUT-ADV S,英文名称Journal Of Cloud Computing-advances Systems And Applications)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2012年创刊以来,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、England、USA、India、Canada、Italy、Saudi Arabia、GERMANY (FED REP GER)、Greece、Iran等国家和地区的研究者在《Journal Of Cloud Computing-advances Systems And Applications》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章0篇、2017年:发表文章0篇、2018年:发表文章21篇、2019年:发表文章24篇、2020年:发表文章67篇、2021年:发表文章54篇、2022年:发表文章99篇、2023年:发表文章174篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Journal Of Cloud Computing-advances Systems And Applications》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:3.7
  • 文章自引率:0.075
  • Gold OA文章占比:99.69%
  • CiteScore:6.8
  • 年发文量:174
  • 开源占比:0.9955
  • SJR指数:0.995
  • SNIP指数:1.406
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.26

WOS期刊SCI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:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 75 / 249

70.1%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 83 / 251

67.13%

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
计算机科学 3区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统
4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.8 0.995 1.406
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 97 / 395

75%

大类:Computer Science 小类:Software Q2 115 / 407

71%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 FUTURE GENER COMP SY 28
2 J CLOUD COMPUT-ADV S 18
3 CONCURR COMP-PRACT E 10
4 COMMUN ACM 9
5 IEEE T PARALL DISTR 9
6 J NETW COMPUT APPL 9
7 IEEE ACCESS 8
8 COMPUTER 6
9 IEEE T CLOUD COMPUT 6
10 IEEE T SERV COMPUT 6
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 36
2 J CLOUD COMPUT-ADV S 18
3 FUTURE GENER COMP SY 17
4 SENSORS-BASEL 13
5 COMPUT SCI REV 11
6 ACM COMPUT SURV 10
7 J SUPERCOMPUT 10
8 CLUSTER COMPUT 7
9 CONCURR COMP-PRACT E 6
10 J NETW SYST MANAG 6

高引用文章

  • Intrusion detection systems for IoT-based smart environments: a survey引用次数:24
  • Task scheduling and resource allocation in cloud computing using a heuristic approach引用次数:14
  • Decision making in cloud environments: an approach based on multiple-criteria decision analysis and stochastic models引用次数:8
  • Current cloud challenges in Germany: the perspective of cloud service providers引用次数:7
  • Analyzing the availability and performance of an e-health system integrated with edge, fog and cloud infrastructures引用次数:7
  • Proactive dynamic virtual-machine consolidation for energy conservation in cloud data centres引用次数:7
  • Modelling trust and risk for cloud services引用次数:6
  • A Neuro-fuzzy approach for user behaviour classification and prediction引用次数:6
  • A placement architecture for a container as a service (CaaS) in a cloud environment引用次数:5
  • Efficient resource provisioning for elastic Cloud services based on machine learning techniques引用次数:5
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