IEEE TCSS的 SCI影响因子为5.0,比2021年的4.747提升了5.33%,在“计算机科学与控制论”(COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS)领域全球24种SCI期刊中排名第6(前22.9%),位列Q1区,在“计算机科学与信息系统”(COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYS...
从CiteScore 2019排名来看,IEEE TCSS在“社会科学”学科的292个学术出版物中排名位居前10%,位于Q1区;在“建模与模拟”学科也位于Q1区。另外,6月发布的IEEE TCSS最新CiteScore Tracker 2020已经达到4.4。 CiteScore 是Elsevier基于旗下Scopus数据库统计的学术期刊质量评价指标,其最新的计算方式已由“期刊连续3年间论文...
网址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9559733/ 简介:社区发现是复杂网络分析领域的热门研究话题之一,其目标是识别复杂网络中的高内聚子图或模块。非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)由于具备可解释性、简单性、灵活性和通用性等特性,已成为一种非常理想的社区发现模型,同时许多相关方法正持续不断...
IEEE TCSS的 SCI影响因子为5.0,比2021年的4.747提升了5.33%,在“计算机科学与控制论”(COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS)领域全球24种SCI期刊中排名第6(前22.9%),位列Q1区,在“计算机科学与信息系统”(COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS)领域全球158种SCI期刊中排名第53(前33.2%),位列Q2区。按照CiteScore的排名,...
IEEE TCSS的 SCI影响因子为5.0,比2021年的4.747提升了5.33%,在“计算机科学与控制论”(COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS)领域全球24种SCI期刊中排名第6(前22.9%),位列Q1区,在“计算机科学与信息系统”(COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS)领域全球158种SCI期刊中排名第53(前33.2%),位列Q2区。按照CiteScore的排名...
IEEE TCSS的 SCI影响因子为5.0,比2021年的4.747提升了5.33%,在“计算机科学与控制论”(COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS)领域全球24种SCI期刊中排名第6(前22.9%),位列Q1区,在“计算机科学与信息系统”(COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS)领域全球158种SCI期刊中排名第53(前33.2%),位列Q2区。按照CiteScore的排名...