| 期刊全称 | Social Network Analysis and Mining | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 期刊缩写 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 温馨提示 | （此期刊未被最新的JCR期刊引证报告收录） | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
涉及主题
（科研通AI识别） |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 期刊介绍 | Social Network Analysis and Mining (SNAM) is a multidisciplinary journal serving researchers and practitioners in academia and industry. It is the main venue for a wide range of researchers and readers from computer science, network science, social sciences, mathematical sciences, medical and biological sciences, financial, management and political sciences. We solicit experimental and theoretical work on social network analysis and mining using a wide range of techniques from social sciences, mathematics, statistics, physics, network science and computer science. The main areas covered by SNAM include: (1) data mining advances on the discovery and analysis of communities, personalization for solitary activities (e.g. search) and social activities (e.g. discovery of potential friends), the analysis of user behavior in open forums (e.g. conventional sites, blogs and forums) and in commercial platforms (e.g. e-auctions), and the associated security and privacy-preservation challenges; (2) social network modeling, construction of scalable and customizable social network infrastructure, identification and discovery of complex, dynamics, growth, and evolution patterns using machine learning and data mining approaches or multi-agent based simulation; (3) social network analysis and mining for open source intelligence and homeland security. Papers should elaborate on data mining and machine learning or related methods, issues associated to data preparation and pattern interpretation, both for conventional data (usage logs, query logs, document collections) and for multimedia data (pictures and their annotations, multi-channel usage data). Topics include but are not limited to: Applications of social network in business engineering, scientific and medical domains, homeland security, terrorism and criminology, fraud detection, public sector, politics, and case studies. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 期刊ISSN | print: 1869-5450on-line: 1869-5469 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 2025最新影响因子 (2025年6月18日公布) 与上一年的差值 |
2.8↑ 0.5 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 历年影响因子 |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 历年发表/被引量 （科研通AI通过大数据分析） 最后更新日期：2026-05-07 |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| h-index（2021） | 暂无h-index数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 自引率 | 8.70% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 涉及的研究领域 | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS- | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 2026年新锐分区 （2026年3月24日发布） |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 中科院2025年分区 （2025年3月20日发布） |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| WOS期刊分区 （2025年6月18日公布） |
JCR学科分类
JCI学科分类
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 中科院2024年分区 （2023年12月27日发布） |
暂无 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 中科院《国际期刊预警名单（试行）》名单 |
2024年02月发布的2024版：不在预警名单中 2023年01月发布的2023版：不在预警名单中 2021年12月发布的2021版：不在预警名单中 2021年01月发布的2020版：不在预警名单中 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 期刊主页 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 投稿网址 | 暂无 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 编辑部地址 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版商 | Springer Nature | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版国家（地区） | Austria | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版语言 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版周期 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 每年出版文章数 | 122 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Gold OA文章占比 | 23.36% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 原创研究文献占比 （排除综述） |
91.98% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SCI收录类型 |
Emerging Sources Citation Index (ESCI) Scopus (CiteScore) |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PubMed链接 | http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=1869-5450%5BISSN%5D | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 平均审稿周期 | 网友分享经验： |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 平均录用比例 | 网友分享经验： |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 相关链接 |
您可以在上述网站查看该期刊的网友互动，及期刊影响力的其它指标。
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
皖公网安备34019202002308
