Advances In Data Analysis And Classification

Advances In Data Analysis And Classification

数据分析和分类的进展

  • 4区 中科院分区
  • Q2 JCR分区

期刊简介

《Advances In Data Analysis And Classification》是由Springer Berlin Heidelberg出版社于2007年创办的英文国际期刊(ISSN: 1862-5347,E-ISSN: 1862-5355),该期刊长期致力于统计学与概率论领域的创新研究,主要研究方向为STATISTICS & PROBABILITY。作为SCIE收录期刊(JCR分区 Q2,中科院 4区),本刊采用OA未开放获取模式(OA占比0.1502...%),以发表统计学与概率论领域等方向的原创性研究为核心(研究类文章占比100.00%%)。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41篇,确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web 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。

投稿咨询

投稿提示

Advances In Data Analysis And Classification审稿周期约为 12周,或约稿 。该刊近年未被列入国际预警名单,年发文量约41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
  • SCIE 期刊收录
  • 41 发文量

中科院分区

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
4区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
4区

中科院 SCI 期刊分区 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
3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
3区

JCR分区

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 53 / 168

68.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 45 / 168

73.51%

CiteScore

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore:3.4 SJR:0.594 SNIP:1.405
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 68 / 278

75%

大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q2 190 / 635

70%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q3 443 / 817

45%

期刊发文

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Parametric classification with soft labels using the evidential EM algorithm: linear discriminant analysis versus logistic regression

    Author: Benjamin Quost, Thierry Denœux, Shoumei Li

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

  • 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