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評價(jià)信息:
影響因子:0.9
年發(fā)文量:9
《數(shù)據(jù)隱私交易》(Transactions On Data Privacy)是一本以COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS綜合研究為特色的國際期刊。該刊由University of Skovde出版商該刊已被國際重要權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領(lǐng)域的重點(diǎn)研究和前沿進(jìn)展,及時(shí)刊載和報(bào)道該領(lǐng)域的研究成果,致力于成為該領(lǐng)域同行進(jìn)行快速學(xué)術(shù)交流的信息窗口與平臺。該刊2023年影響因子為0.9。CiteScore指數(shù)值為3。
Transactions On Data Privacy "is an academic journal dedicated to the field of data privacy. With the rapid development of information technology, the generation, collection, storage, and use of data have exploded, and data privacy issues have become increasingly prominent and a focus of attention from all walks of life. In this context, the magazine was born with the aim of providing a professional platform for researchers, scholars, practitioners, and policy makers to explore data privacy related issues.
Its content extensively covers various aspects of data privacy, including but not limited to research and innovation in privacy protection technologies and algorithms, such as encryption technology, anonymization methods, differential privacy, etc; Interpretation and analysis of laws, regulations, and policies related to data privacy, exploring the relevant regulations in different countries and regions and their impact on data processing and use; Data privacy practice case studies involving multiple fields, including experience sharing on how to protect data privacy and address privacy challenges in medical, financial, Internet and other industries; In depth exploration of the theoretical basis of data privacy, such as the definition of privacy, measurement standards, and the construction of privacy models.
《數(shù)據(jù)隱私交易》是一本專注于數(shù)據(jù)隱私領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、存儲和使用呈爆炸式增長,數(shù)據(jù)隱私問題日益凸顯,成為各界關(guān)注的焦點(diǎn)。在這樣的背景下,該雜志應(yīng)運(yùn)而生,旨在為研究人員、學(xué)者、從業(yè)者以及政策制定者提供一個(gè)探討數(shù)據(jù)隱私相關(guān)問題的專業(yè)平臺。
其內(nèi)容廣泛涵蓋了數(shù)據(jù)隱私的各個(gè)方面,包括但不限于隱私保護(hù)技術(shù)與算法的研究與創(chuàng)新,如加密技術(shù)、匿名化方法、差分隱私等;數(shù)據(jù)隱私的法律法規(guī)和政策解讀與分析,探討不同國家和地區(qū)的相關(guān)規(guī)定及其對數(shù)據(jù)處理和使用的影響;涉及多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)隱私實(shí)踐案例研究,包括醫(yī)療、金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)中如何保障數(shù)據(jù)隱私以及應(yīng)對隱私挑戰(zhàn)的經(jīng)驗(yàn)分享;對數(shù)據(jù)隱私的理論基礎(chǔ)進(jìn)行深入探討,如隱私的定義、度量標(biāo)準(zhǔn)、隱私模型的構(gòu)建等。
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JCR分區(qū)等級:Q3
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q3 | 93 / 143 |
35.3% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | ESCI | Q3 | 102 / 143 |
29.02% |
Gold OA文章占比 | 研究類文章占比 | 文章自引率 |
0.00% | 100.00% | |
開源占比 | 出版國人文章占比 | OA被引用占比 |
名詞解釋:JCR分區(qū)在學(xué)術(shù)期刊評價(jià)、科研成果展示、科研方向引導(dǎo)以及學(xué)術(shù)交流與合作等方面都具有重要的價(jià)值。通過對期刊影響因子的精確計(jì)算和細(xì)致劃分,JCR分區(qū)能夠清晰地反映出不同期刊在同一學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的相對位置,從而幫助科研人員準(zhǔn)確識別出高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數(shù) | ||||||||||||
3 | 0.662 | 1.374 |
|
名詞解釋:CiteScore是基于Scopus數(shù)據(jù)庫的全新期刊評價(jià)體系。CiteScore 2021 的計(jì)算方式是期刊最近4年(含計(jì)算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。CiteScore基于全球最廣泛的摘要和引文數(shù)據(jù)庫Scopus,適用于所有連續(xù)出版物,而不僅僅是期刊。目前CiteScore 收錄了超過 26000 種期刊,比獲得影響因子的期刊多13000種。被各界人士認(rèn)為是影響因子最有力的競爭對手。
歷年IF值(影響因子)
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量
歷年自引數(shù)據(jù)
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