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期刊荐读 | Data Science and Engineering (DSE)

日期： 来源：中国计算机学会收集编辑：专委会秘书处




Data Science and Engineering(DSE)是由CCF主办，数据库专委会承办，Springer Nature出版的开放获取期刊。DSE以大数据为研究重点，建设国际学术交流的重要平台，推动学术界和企业界的深度融合，目前已被EI/ESCI检索，并被推荐为CCF-C类期刊。欢迎大家踊跃投稿。




Data Science and Engineering(DSE)是由中国计算机学会(CCF)主办，数据库专业委员会承办，施普林格·自然(Springer Nature)出版的开放获取(Open Access)期刊。DSE致力于发表与数据科学与工程领域相关的关键科学问题与前沿研究热点，以大数据为研究重点，建设国际学术交流的重要平台，推动学术界和企业界的深度融合。征稿范畴主要包括：大数据管理、大数据处理、大数据分析、大数据治理等相关基础理论、关键技术与系统实践。现任主编(Editors-in-Chief)为数据科学与工程领域的知名专家北京大学崔斌教授和希腊雅典娜研究中心Timos Sellis教授，现任执行主编(Managing Editor)为数据库专业委员会主任李战怀教授。



DSE的主要特色优势包括：


● CCF重点发展的学术期刊，入选全国学会期刊出版能力提升计划、被推荐为CCF-C类期刊

● 已被EI、ESCI、SCOPUS等国际知名数据库收录。期刊即时CiteScore引用分为8.6，2021年度CiteScore为6.4，较2020年的4.9分别增长75.5%与30.6%。期刊2022年全文下载高达175,497次

● 开放获取(Open Access)期刊，高曝光度，由赞助商赞助出版费，快速发表


在中国计算机学会近期发布的《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》第六版中，DSE被推荐为“数据库/数据挖掘/内容检索”领域C类期刊。在此，DSE向为期刊发展作出巨大贡献的主编、编委、客座编辑、审稿专家、作者们和赞助商南京中新赛克科技有限责任公司(Sinovatio)表示衷心的感谢，也向关注期刊发展的广大读者表示诚挚的谢意！


DSE将持续秉承高质量的办刊原则，为广大科研工作者提供更优秀的学术研究成果和更专业的出版服务，重点向国内外同行推介数据科学与工程领域最新最前沿的研究成果，为国内国际数据科学与工程领域同行提供一个互动交流的空间，提升中国数据库学科在国际学术界的竞争力和影响力。欢迎大家踊跃投稿！


【2021、2022年热点论文推荐】

1.  Peng, Y., Choi, B. & Xu, J. Graph Learning for Combinatorial Optimization: A Survey of State-of-the-Art（面向组合优化问题的图学习综述）. Data Sci. Eng. 6, 119–141 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00155-3
2.  Sarki, R., Ahmed, K., Wang, H. et al. Image Preprocessing in Classification and Identification of Diabetic Eye Diseases（面向糖尿病型眼疾分类和识别的图像预处理方法）. Data Sci. Eng. 6, 455–471 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00167-z
3.  Mahajan, R., Mansotra, V. Predicting Geolocation of Tweets: Using Combination of CNN and BiLSTM（结合CNN和BiLSTM的推文地理位置预测方法）. Data Sci. Eng. 6, 402–410 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00165-1
4.  Yang, J., Yao, W. & Zhang, W. Keyword Search on Large Graphs: A Survey（大规模图数据上的关键词搜索综述）. Data Sci. Eng. 6, 142–162 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00154-4
5.  Liu, J., Shao, Y. & Su, S. Multiple Local Community Detection via High-Quality Seed Identification over Both Static and Dynamic Networks（面向静态和动态网络的基于高质量种子识别的多重局部社区发现）. Data Sci. Eng. 6, 249–264 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00160-6
6.  Abburi, H., Parikh, P., Chhaya, N. et al. Fine-Grained Multi-label Sexism Classification Using a Semi-Supervised Multi-level Neural Approach（基于半监督多层神经网络的细粒度多标签性别歧视分类）. Data Sci. Eng. 6, 359–379 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00168-y
7.  Zhao, Y., Hu, Y., Yuan, P. et al. Maximizing Influence Over Streaming Graphs with Query Sequence（面向流图的基于查询序列的影响力最大化方法）. Data Sci. Eng. 6, 339–357 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00158-0
8.  Wu, Y., Zhao, J., Sun, R. et al. Efficient Personalized Influential Community Search in Large Networks（大型网络中最大个性化影响力社群的高效搜索研究）. Data Sci. Eng. 6, 310–322 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00163-3
9.  Dai, S., Yu, Y., Fan, H. et al. Spatio-Temporal Representation Learning with Social Tie for Personalized POI Recommendation（面向个性化 POI 推荐的结合社交关系的时空表示学习研究）. Data Sci. Eng. 7, 44–56 (2022). https://doi.org/10.1007/s41019-022-00180-w
10.  Ha, M., Shichkina, Y. Translating a Distributed Relational Database to a Document Database（分布式关系数据库到文档数据库的转换研究）. Data Sci. Eng. 7, 136–155 (2022). https://doi.org/10.1007/s41019-022-00181-9
11.  Davoudian, A., Chen, L., Tu, H. et al. A Workload-Adaptive Streaming Partitioner for Distributed Graph Stores（面向分布式图数据存储的工作负载自适应流数据分区器）. Data Sci. Eng. 6, 163–179 (2021).
12.  Ge, YF., Cao, J., Wang, H. et al. Set-Based Adaptive Distributed Differential Evolution for Anonymity-Driven Database Fragmentation（面向匿名驱动数据库分片的基于集合的自适应分布式差分进化算法）. Data Sci. Eng. 6, 380–391 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00170-4
13.  Liu, P., Wang, M., Cui, J. et al. Top-k Competitive Location Selection over Moving Objects（面向移动对象的Top-k竞争位置选择算法）. Data Sci. Eng. 6, 392–401 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00157-1
14.  Mondal, A., Kakkar, A., Padhariya, N. et al. Efficient Indexing of Top-k Entities in Systems of Engagement with Extensions for Geo-tagged Entities（面向扩展地理标记实体的参与型系统中Top-k实体的高效索引研究）. Data Sci. Eng. 6, 411–433 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00173-1
15.  Zhao, X., Zeng, W., Tang, J. et al. Toward Entity Alignment in the Open World: An Unsupervised Approach with Confidence Modeling（开放世界假设下的实体对齐研究：基于置信度建模的无监督方法）. Data Sci. Eng. 7, 16–29 (2022). https://doi.org/10.1007/s41019-022-00178-4
16.  Zhu, H., Li, W., Liu, W. et al. Top k Optimal Sequenced Route Query with POI Preferences（POI偏好感知的Top-k最优序列路线查询）. Data Sci. Eng. 7, 3–15 (2022). https://doi.org/10.1007/s41019-022-00177-5
17.  Khope, S.R., Elias, S. Critical Correlation of Predictors for an Efficient Risk Prediction Framework of ICU Patient Using Correlation and Transformation of MIMIC-III Dataset（基于MIMIC-III数据集相关性与转换的ICU患者高效风险预测框架的预测因子的关键相关性研究）. Data Sci. Eng. 7, 71–86 (2022). https://doi.org/10.1007/s41019-022-00176-6
18.  Luo, J., Xiao, S., Jiang, S. et al. ripple2vec: Node Embedding with Ripple Distance of Structures（ripple2vec：基于结构波纹距离的节点嵌入研究）. Data Sci. Eng. 7, 156–174 (2022). https://doi.org/10.1007/s41019-022-00184-6
19.  Bagozi, A., Bianchini, D. & Antonellis, V.D. Context-Based Resilience in Cyber-Physical Production System（信息物理生产系统中基于情境的恢复力研究）. Data Sci. Eng. 6, 434–454 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00172-2
20.  P, D., Abraham, S.S. FairLOF: Fairness in Outlier Detection（FairLOF:离群点检测中的公平性研究）. Data Sci. Eng. 6, 485–499 (2021). https://doi.org/10.1007/s41019-021-00169-x
 

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