计算机科学杂志_重庆北大核心期刊

计算机科学杂志简介

《计算机科学》（月刊）创刊于1975年，由国家科技部西南信息中心主办。报导国内外计算机科学与技术的发展动态，以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性，“前沿学科”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。荣获重庆市优秀期刊；2010年第六届重庆市十佳科技期刊；2012年重庆市重点学术期刊建设工程政府资助项目；2013年重庆市重点学术期刊建设工程政府资助项目。2001年重庆市优秀期刊、2004年第三届重庆市优秀科技期刊、2005年重庆市优秀期刊编辑部。

《计算机科学》主要栏目有：计算机网络与信息安全、软件工程与数据库技术、人工智能、计算机体系结构和图形图像处理等。读者对象为大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。我们坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平而奋斗矢志不渝。

计算机科学栏目设置

网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别

计算机科学杂志收录/荣誉

计算机科学杂志统计数据

年度被引次数报告

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

本刊文章年份

2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999

在2008年的被引次数

44 364 488 344 226 243 167 111 85 69

被本刊自己引用的次数

14 65 52 31 16 12 8 1 4 2

被引次数的累积百分比

0.0199 0.185 0.4062 0.5621 0.6646 0.7747 0.8504 0.9007 0.9393 0.9705

本刊文章年份

2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000

在2009年的被引次数

46 390 591 544 359 275 239 192 68 92

被本刊自己引用的次数

3 31 59 39 27 13 7 5 3 7

被引次数的累积百分比

0.0156 0.1479 0.3484 0.5329 0.6547 0.748 0.829 0.8942 0.9172 0.9484

本刊文章年份

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001

在2010年的被引次数

47 325 575 579 459 314 249 175 120 59

被本刊自己引用的次数

8 31 48 43 17 21 12 15 6 1

被引次数的累积百分比

0.0152 0.1202 0.306 0.4931 0.6414 0.7428 0.8233 0.8798 0.9186 0.9376

本刊文章年份

2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002

在2011年的被引次数

66 463 617 533 448 399 275 187 137 112

被本刊自己引用的次数

15 85 103 65 37 29 15 9 6 3

被引次数的累积百分比

0.0191 0.1531 0.3316 0.4858 0.6155 0.7309 0.8105 0.8646 0.9042 0.9366

本刊文章年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次数

62 521 721 527 477 433 316 227 175 137

被本刊自己引用的次数

8 106 127 54 39 28 25 14 14 6

被引次数的累积百分比

0.0161 0.1511 0.338 0.4746 0.5982 0.7105 0.7924 0.8512 0.8966 0.9321

本刊文章年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次数

67 520 709 627 423 395 373 249 146 123

被本刊自己引用的次数

2 102 106 57 37 30 19 12 7 6

被引次数的累积百分比

0.0169 0.148 0.3268 0.4849 0.5915 0.6911 0.7852 0.848 0.8848 0.9158

本刊文章年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次数

53 492 727 735 552 425 354 267 216 140

被本刊自己引用的次数

1 63 106 58 39 18 9 7 8 6

被引次数的累积百分比

0.0122 0.1251 0.2919 0.4605 0.5872 0.6847 0.7659 0.8272 0.8768 0.9089

本刊文章年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次数

59 423 721 689 636 460 368 288 222 186

被本刊自己引用的次数

5 66 114 69 59 32 17 14 9 8

被引次数的累积百分比

0.0133 0.1083 0.2702 0.425 0.5678 0.6712 0.7538 0.8185 0.8684 0.9102

本刊文章年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次数

66 514 696 711 648 567 345 316 204 234

被本刊自己引用的次数

14 86 104 89 53 37 17 24 4 14

被引次数的累积百分比

0.0136 0.1195 0.263 0.4095 0.5431 0.6599 0.731 0.7962 0.8382 0.8864

本刊文章年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次数

83 488 775 687 579 532 457 280 245 223

被本刊自己引用的次数

1 40 60 59 36 30 18 8 11 8

被引次数的累积百分比

0.0166 0.1145 0.27 0.4078 0.524 0.6307 0.7224 0.7785 0.8277 0.8724

本刊文章年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次数

77 567 795 659 512 386 356 313 231 185

被本刊自己引用的次数

2 34 67 55 25 14 17 11 8 3

被引次数的累积百分比

0.0162 0.1351 0.3019 0.4401 0.5475 0.6285 0.7032 0.7688 0.8173 0.8561

被引次数

影响因子 (指该期刊近两年文献的平均被引用率，即该期刊前两年刊载的论文在评价当年每篇论文被引用的平均次数)

主要参考文献期刊分析

主要引证文献期刊分析

计算机科学杂志文章摘录

复杂异构数据的表征学习综述

随着智能时代和大数据时代的到来,各种复杂异构数据不断涌现,成为数据驱动的人工智能方法、机器学习模型的基础。复杂异构数据的表征直接关系着后续模型的学习性能,因此如何有效地表征复杂异构数据成为机器学习的一个重要研究领域。文中首先介绍了数据表征的多种类型,并提出了现有数据表征方法面临的挑战;其次,根据数据类型将数据划分成单一类型...

作者：蹇松雷; 卢凯期刊：《计算机科学》 2020年第02期
复杂网络社区发现研究进展

近年来,随着现代网络通信和社会媒体等技术的飞速发展,复杂网络成为多学科交叉研究的热点之一,社区发现是复杂网络中的一个重要问题,对其进行研究具有重要的理论意义和应用价值。该问题吸引了多个学科领域的众多学者的关注,并且已有许多社区发现算法被提出。已有的社区发现综述多是侧重某一方向或特定领域展开,基于此,文中在之前工作的基础上,对...

作者：赵卫绩; 张凤斌; 刘井莲期刊：《计算机科学》 2020年第02期
符号网络链接预测算法研究综述

符号网络链接预测包括网络结构上两个节点间未知链接的可能性预测与符号预测两方面,其相关研究对于分析和理解符号网络的拓扑结构、功能及演化行为具有十分重要的意义,在个性化推荐、态度预测、蛋白质交互作用研究等领域有着重大的应用价值。文中综述了符号网络链接预测问题的研究成果,介绍了相关概念、符号网络的理论基础、常用符号网络数据集...

作者：刘苗苗; 扈庆翠; 郭景峰; 陈晶期刊：《计算机科学》 2020年第02期
基于极端评分行为的相似度计算

随着互联网技术的迅猛发展,互联网信息急剧增长,信息过载问题愈发凸显。面对海量的互联网信息,用户往往需要耗费大量的时间来搜索所需的信息或产品,而搜索的解往往受到制约。为解决信息过载问题,推荐系统应运而生。推荐系统根据用户的历史行为推测其需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户。作为推荐领域中一类重要的推荐方法,基于...

作者：冯晨娇; 梁吉业; 宋鹏; 王智强期刊：《计算机科学》 2020年第02期
融合渐近性的灰狼优化支持向量机模型

大数据的发展对数据分类领域的分类准确性有了更高的要求;支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的广泛应用需要一种高效的方法来构造一个分类能力强的SVM分类器;SVM的核函数参数与惩罚因子以及特征子集对预测模型的复杂度和预测精度有着重要影响。为提高SVM的分类性能,文中将SVM的渐近性融合到灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法中,提...

作者：武玉坤; 肖杰; 李伟; 楼吉林期刊：《计算机科学》 2020年第02期
基于粗糙集和改进鲸鱼优化算法的特征选择方法

随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易。但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计算量,甚至会降低模型的表现性能,故很有必要对高维数据进行降维处理。特征选择可以通过减少特征维度来降低计算开销和去除冗余特征,以提高机器学习模型的性能,并保留了数据的原始特征,具有良好的可解释性。特征选择已...

作者：王生武; 陈红梅期刊：《计算机科学》 2020年第02期
一种融合科研人员标签的学术论文推荐方法

近年来,科研社交网络的兴起在一定程度上转变了科研人员原有的科研交流合作模式,深受科研人员的欢迎;然而,科研社交网络上激增的研究成果数量使得科研人员很难找到自己真正感兴趣的学术论文。因此,为科研人员推荐其感兴趣的学术论文,成为一项重要任务。考虑到科研社交网络中科研人员阅读论文数据的特殊性,文中从单类协同过滤角度考虑科研社交网...

作者：吴磊; 岳峰; 王含茹; 王刚期刊：《计算机科学》 2020年第02期

计算机科学杂志成交记录

下单时间购买会员拍下价格数量规格: 2020-06-04 08:51:28 1358526** ¥ 768.00 1 计算机科学; 2020-02-20 10:10:22 1598634** ¥ 768.00 1 计算机科学; 2019-12-26 11:08:06 1580822** ¥ 768.00 1 计算机科学; 2019-12-12 11:11:58 1310825** ¥ 768.00 1 计算机科学; 2019-11-28 15:16:02 1310825** ¥ 768.00 1 计算机科学; 2019-07-12 09:34:50 1310825** ¥ 768.00 1 计算机科学

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复杂异构数据的表征学习综述

复杂网络社区发现研究进展

符号网络链接预测算法研究综述

基于极端评分行为的相似度计算

融合渐近性的灰狼优化支持向量机模型

基于粗糙集和改进鲸鱼优化算法的特征选择方法

一种融合科研人员标签的学术论文推荐方法

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