《Journal Of Web Semantics》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:01:49 395人看過
《Journal Of Web Semantics》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領(lǐng)域，此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 12周，或約稿 約14.6周，影響因子指數(shù)2.1。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 74 | 17 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 29.58% | 2.1 | 0.19... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| GERMANY (FED REP GER) | 22 |
| USA | 15 |
| England | 13 |
| CHINA MAINLAND | 11 |
| Italy | 9 |
| Netherlands | 8 |
| Spain | 7 |
| France | 6 |
| Greece | 5 |
| Austria | 4 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| SIEMENS AG | 6 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 5 |
| FRAUNHOFER IAIS | 5 |
| UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRI... | 5 |
| UNIVERSITY OF BONN | 5 |
| UNIVERSITY OF OXFORD | 5 |
| FREE UNIVERSITY OF BOZEN-BOLZANO | 4 |
| GHENT UNIVERSITY | 4 |
| IMEC | 4 |
| LEIPZIG UNIVERSITY | 4 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J WEB SEMANT | 61 |
| SEMANT WEB | 49 |
| COMMUN ACM | 18 |
| INT J SEMANT WEB INF | 15 |
| PROC VLDB ENDOW | 15 |
| INT J HUM-COMPUT ST | 10 |
| INFORM PROCESS MANAG | 9 |
| J ARTIF INTELL RES | 8 |
| APPL ONTOL | 7 |
| KNOWL ENG REV | 7 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| SEMANT WEB | 74 |
| IEEE ACCESS | 67 |
| J WEB SEMANT | 61 |
| KNOWL-BASED SYST | 29 |
| ACM COMPUT SURV | 23 |
| FUTURE GENER COMP SY | 20 |
| APPL SCI-BASEL | 16 |
| SENSORS-BASEL | 15 |
| INFORM PROCESS MANAG | 13 |
| J WEB ENG | 13 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| SOSA: A lightweight ontology for... | 20 |
| Linking and disambiguating entit... | 7 |
| Automating ontology engineering ... | 7 |
| Effective searching of RDF knowl... | 4 |
| Building an effective and effici... | 4 |
| Improving discoverability of ope... | 3 |
| Enriching integrated statistical... | 3 |
| Knowledge graph fact prediction ... | 3 |
| Analysis of Ontology Competency ... | 2 |
| Characterising dataset search-An... | 2 |
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