期刊介绍:
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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)出版的开放获取期刊。DSE致力于发表所有和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,以大数据作为研究重点,征稿范畴主要包括:数据本身,数据信息提取方法,数据计算理论,以及用来分析与管理数据的技术和系统。
期刊已被EI Compendex、ESCI与SCOPUS等国际知名数据库收录。期刊最新CiteScore引用分为6.4,较2020年的4.9增长30.61%。
2021热点论文推荐
1.交通预测综述:从时空数据到智慧交通
H. Yuan, G. Li. A Survey of Traffic Prediction: from Spatio-Temporal Data to Intelligent Transportation. Data Sci. Eng. 6(1): 63-85 (2021).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00151-z
2.数据库查询优化器前沿:基数估计、代价模型、计划枚举
H. Lan, Z. Bao, Y. Peng. A Survey on Advancing the DBMS Query Optimizer: Cardinality Estimation, Cost Model, and Plan Enumeration. Data Sci. Eng. 6(1): 86-101 (2021).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00149-7
3.一种基于语义的实体链接分块方法
Azzalini, F., Jin, S., Renzi, M. et al. Blocking Techniques for Entity Linkage: A Semantics-Based Approach. Data Sci. Eng. 6(1): 20–38 (2021).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00146-w
4.现代空间数据处理函数库的效果评估
V. Pandey, A. v. Renen, A. Kipf, A. Kemper. How Good Are Modern Spatial Libraries? Data Sci. Eng. 6(2): 192-208 (2021).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00147-9
5.大型网络中个性化影响力社群的高效搜索
Y. Wu, J. Zhao, R. Sun, C. Chen, X. Wang. Efficient Personalized Influential Community Search in Large Networks. Data Sci. Eng. 6(3): 310-322 (2021).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-021-00163-3
2020热点论文推荐
1.面向在线广告的用户兴趣和反馈预测深度学习模型
Z. Gharibshah, X. Zhu, A. Hainline, M. Conway. Deep Learning for User Interest and Response Prediction in Online Display Advertising. Data Sci. Eng. 5(1): 12-26 (2020).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-019-00115-y
2.基于深度强化学习的主题感知影响力最大化算法
S. Tian, S. Mo, L. Wang, Z. Peng. Deep Reinforcement Learning-Based Approach to Tackle Topic-Aware Influence Maximization. Data Sci. Eng. 5(1): 1-11 (2020).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00117-1
3.GARG:基于GCN的移动网络POI匿名推荐算法
S. Wu, Y. Zhang , C. Gao, K. Bian, B. Cui. GARG: Anonymous Recommendation of Point-of-Interest in Mobile Networks by Graph Convolution Network. Data Sci. Eng. 5(4): 433-447 (2020).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00135-z
4.面向大规模并行处理数据库的智能查询容错方法
Ji, Y., Chai, Y., Zhou, X. et al. Smart Intra-query Fault Tolerance for Massive Parallel Processing Databases. Data Sci. Eng. 5(1), 65–79 (2020).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-019-00114-z
5.溯源感知的知识表示:数据模型和上下文知识图谱
L.F. Sikos, D. Philp. Provenance-Aware Knowledge Representation: A Survey of Data Models and Contextualized Knowledge Graphs. Data Sci. Eng. 5(3): 293 -316 (2020).
https://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-00118-0
DSE会继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,最终实现提升中国数据库学科在国际学术界的交流力、竞争力和影响力。
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