Science Of Computer Programming

Science Of Computer Programming

计算机编程科学

  • 4区 中科院分区
  • Q3 JCR分区

期刊简介

《Science Of Computer Programming》是由Elsevier出版社于1981年创办的英文国际期刊(ISSN: 0167-6423,E-ISSN: 1872-7964),该期刊长期致力于计算机:软件工程领域的创新研究,主要研究方向为工程技术-计算机:软件工程。作为SCI、SCIE收录期刊(JCR分区 Q3,中科院 4区),本刊采用OA未开放获取模式(OA占比%),以发表计算机:软件工程领域等方向的原创性研究为核心(研究类文章占比96.70%%)。凭借严格的同行评审与高效编辑流程,期刊年载文量精选控制在91篇,确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb of Science、Scopus等国际权威数据库,为学者提供推动计算机科学领域高水平交流平台。

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投稿提示

Science Of Computer Programming审稿周期约为较慢,6-12周。该刊近年未被列入国际预警名单,年发文量约91篇,录用竞争适中,主题需确保紧密契合计算机科学前沿。投稿策略提示:避开学术会议旺季投稿以缩短周期,语言建议专业润色提升可读性。

  • 计算机科学 大类学科
  • English 出版语言
  • 是否预警
  • SCI、SCIE 期刊收录
  • 91 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程
4区

期刊分区表(2025年3月升级版)

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程
4区

期刊分区表(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
4区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程
4区

期刊分区表(2022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
4区
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程
3区

期刊分区表(2021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, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程
3区

JCR分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 90 / 128

30.1

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 90 / 128

30.08

2024-2025年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 88 / 129

32.2

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 90 / 129

30.62

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 82 / 131

37.8

学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 96 / 131

27.1

CiteScore(2026年6月最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore:3.9 SJR:0.387 SNIP:0.867
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computational Theory and Mathematics Q2 66 / 203

67%

大类:Computer Science 小类:Modeling and Simulation Q2 134 / 397

66%

大类:Computer Science 小类:Information Systems Q2 215 / 519

58%

大类:Computer Science 小类:Software Q2 242 / 503

51%

期刊发文

  • MutDBD: Mutation-based training set diagnosis for backdoor defense in deep neural network

    Author: Ma, Mingliang; Li, Yanhui; Wang, Jun; Chen, Lin; Zhou, Yuming

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 253, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103476

  • SLVD-CC: Enhancing statement-level vulnerability detection via context clarificatio

    Author: Chen, Yinglong; Cao, Zhenzhong; Lyu, Guangfa; Wang, Fengyu

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 252, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103469

  • Revealing unseen differences: A change metric perspective on deep learning software lifecycle for fine-tuning data debuggin

    Author: Xu, Wenjie; Li, Yanhui; Ma, Mingliang; Chen, Lin; Zhou, Yuming

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 252, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103471

  • How to run it? Automated setup steps generation for JavaWeb applicatio

    Author: Zhang, Hongfan; Wang, Tengmei; Lu, Hengwei; Wang, Yihui; Yu, Jinyan; Liu, Huaxiao

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 252, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103448

  • Cost-adaptive multi-level semantic feature learning for source code based bug severity predictio

    Author: Zhu, Xiaoke; Shi, Yufeng; Chen, Xiaopan; Yuan, Caihong; Qi, Fumin; Jing, Xiao-Yuan

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 251, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103444

  • Has cross-project defect prediction truly progressed? A five-year field diagnosis challenging the state-of-the-ar

    Author: Zhou, Kangjian

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 251, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103449

  • DATVD: A novel vulnerability detection method based on dynamic attention and hybrid convolutional poolin

    Author: Chen, Jinfu; Mu, Jinyu; Cai, Saihua; Zhou, Jiapeng; Liu, Ziyan; Shi, Xinping

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 251, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2026.103443

  • MulAD: A log-based anomaly detection approach for distributed systems using multi-pattern and multi-model fusio

    Author: Wei, Xinjie; Sun, Chang-Ai; Zhang, Xiaoyi; Towey, Dave

    Journal: SCIENCE OF COMPUTER PROGRAMMING. 2026; Vol. 251, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.scico.2025.103433