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Data Technologies And Applications

Data Technologies And Applications

数据技术与应用

  • 4区 中科院分区
  • Q2 JCR分区
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期刊简介

《Data Technologies And Applications》是由Emerald Group Publishing Ltd.出版社于2018年创办的英文国际期刊（ISSN: 2514-9288，E-ISSN: 2514-9318），该期刊长期致力于计算机：信息系统领域的创新研究，主要研究方向为Social Sciences-Library and Information Sciences。作为SCI、SCIE、SSCI收录期刊（JCR分区 Q2，中科院 4区），本刊采用OA开放获取模式（OA占比0%），以发表计算机：信息系统领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比96.00%%）。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25篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb 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

Data Technologies And Applications该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约25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
  • 否 是否预警
  • SCI、SCIE、SSCI 期刊收录
  • 25 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
否 否
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 图书情报与档案管理
4区 3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
否 否
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 图书情报与档案管理
4区 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
否 否
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 图书情报与档案管理
4区 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
否 否
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 图书情报与档案管理
4区 4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
否 否
计算机科学
4区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 图书情报与档案管理
4区 4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, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q3 195 / 266

26.9
学科：INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE SSCI Q2 84 / 172

51.5
学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q3 183 / 266

31.39
学科：INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE SSCI Q3 88 / 172

49.13

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, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q3 163 / 249

34.7
学科：INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE SSCI Q2 63 / 160

60.9
学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q3 170 / 251

32.47
学科：INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE SSCI Q2 77 / 161

52.48

CiteScore（2026年6月最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore：4.9 SJR：0.438 SNIP：0.727
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Social Sciences 小类：Library and Information Sciences Q1 62 / 296

79%
大类：Social Sciences 小类：Information Systems Q2 183 / 519

64%

期刊发文

  • Interpretable deep learning for anticipating length of stay in Wuhan: a comparative analysis before and during the COVID-19 pandemi

    Author: Liu, Yang; Han, Lining

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1108/DTA-05-2025-0351

  • Research on high-impact user positioning from the perspective of precision marketin

    Author: Zhao, Xiaogang; Dong, Siwei; Pu, Zitong; Li, Yan; Shen, Hai; Hou, Jun; Dang, Yiwei; Yuan, Yizhou; Zhang, Hao

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1108/DTA-09-2024-0873

  • Hierarchical deep reinforcement learning for real-time tactical decision-making in team sport

    Author: Kong, Kai; Liu, Zhiwei; Gao, Zhitong; Dong, Huan; Isleem, Haytham F

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1108/DTA-06-2025-0512

  • Over-sampling ensemble methods for class imbalanced dataset

    Author: Huang, Min-Wei; Tsai, Chih-Fong; Lin, Hsin-Yi; Lin, Wei-Chao

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2026; Vol. 60, Issue 1, pp. 110-131. DOI: 10.1108/DTA-02-2025-0126

  • CGDSClass: a sensitive personal information detection and classification solution for Chinese open government dat

    Author: Yu, Ying; Li, Shan; Jiang, Hanyang; Ma, Jing

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2026; Vol. 60, Issue 1, pp. 151-170. DOI: 10.1108/DTA-03-2025-0201

  • Interpretable AI techniques unveil the factors and types of at-risk early warning: a case study in K-12 online learnin

    Author: Hung, Jui-Long; Rice, Kerry; Zhang, Mingyan

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1108/DTA-11-2023-0795

  • An efficient local search algorithm for the maximum k-vertex cover proble

    Author: Li, Ruizhi; Wang, Fangzhou; Liu, Siqi; Xu, Ruiqi; Yin, Minghao; Hu, Shuli

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1108/DTA-11-2023-0788

  • Disentangling the market reaction to corporate data breach events: a configurational approac

    Author: Zhao, Haiping; Rao, Chongzhi; Yu, Mengli; Jian, Ling

    Journal: DATA TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS. 2025; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1108/DTA-11-2023-0748

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