期刊档案 · Engineering-Computational Mechanics
Data Science and Engineering
ISSN 2364-1185 · eISSN 2364-1541 · Springer Nature · Germany · 4 issues per year
Data Science and Engineering 中科院 计算机科学 1区（2025 年升级版，Top 期刊），影响因子 4.1（官网公布），完全开放获取，APC 约 1,390 美元，近 24 个月 91 篇文章投稿到接收中位 174 天，2025 年发文 50 篇，ESCI、Scopus 收录。
研究范围
研究范围与定位
Data Science and Engineering 由 Springer Nature 出版，属中科院计算机科学大类（2025 升级版1区，Top 期刊）。按 OpenAlex 近年发文统计，该刊主要发表 Advanced Graph Neural Networks、Data Management and Algorithms、Complex Network Analysis Techniques 等主题的论文，这 3 个主题约占 27%。（根据 OpenAlex 主题统计与中科院分区数据生成）
Data Science and Engineering (DSE) responds to the remarkable change in the focus of information technology development from CPU-intensive computation to data-intensive computation, where the effective application of data, especially big data, becomes vital. The emerging discipline data science and engineering, an interdisciplinary field integrating theories and methods from computer science, statistics, information science, and other fields, focuses on the foundations and engineering of efficient and effective techniques and systems for data collection and management, for data integration and correlation, for information and knowledge extraction from massive data sets, and for data use in different application domains. Focusing on the theoretical background and advanced engineering approaches, DSE aims to offer a prime forum for researchers, professionals, and industrial practitioners to share their knowledge in this rapidly growing area. It provides in-depth coverage of the latest advances in the closely related fields of data science and data engineering. More specifically, DSE covers four areas: (i) the data itself, i.e., the nature and quality of the data, especially big data; (ii) the principles of information extraction from data, especially big data; (iii) the theory behind data-intensive computing; and (iv) the techniques and systems used to analyze and manage big data. DSE welcomes papers that explore the above subjects. Specific topics include, but are not limited to: (a) the nature and quality of data, (b) the computational complexity of data-intensive computing, (c) new methods for the design and analysis of the algorithms for solving problems with big data input, (d) collection and integration of data collected from internet and sensing devises or sensor networks, (e) representation, modeling, and visualization of big data, (f) storage, transmission, and management of big data, (g) methods and algorithms of data intensive computing, such as mining big data, online analysis processing of big data, big data-based machine learning, big data based decision-making, statistical computation of big data, graph-theoretic computation of big data, linear algebraic computation of big data, and big data-based optimization. (h) hardware systems and software systems for data-intensive computing, (i) data security, privacy, and trust, and (j) novel applications of big data.
摘自期刊官网 Aims & Scope
研究方向（LetPub）：Engineering-Computational Mechanics
主编 Elena Ferrari出版商官网
编委会国家分布：中国大陆 27 位（约 38%）；主要国家 中国 27、美国 8、意大利 8、中国香港 4、日本 4（共 72 位编委标注了国家） 编委会 ↗出版商官网 ·
主要研究主题 OpenAlex 近年发文统计，占比为近似值
- Advanced Graph Neural NetworksComputer Science10.3%
- Data Management and AlgorithmsComputer Science9.5%
- Complex Network Analysis TechniquesPhysics and Astronomy7.2%
- Recommender Systems and TechniquesComputer Science7.2%
- Advanced Database Systems and QueriesComputer Science6.2%
- Topic ModelingComputer Science6%
- Graph Theory and AlgorithmsComputer Science5.8%
- Caching and Content DeliveryComputer Science5.3%
分区与收录
学科分区与数据库收录
中科院期刊分区表
期刊分区表（ 2025年3月升级版）计算机科学 1 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 1 区 |
| 小类 | 计算机：信息系统COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | 1 区 |
| 小类 | 计算机：理论方法COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | 1 区 |
Top 期刊：是综述期刊：否
《新锐期刊分区表》（ 2026年3月发布）计算机科学 2 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 2 区 |
| 小类 | 计算机：信息系统COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | 2 区 |
| 小类 | 计算机：理论方法COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | 1 区 |
Top 期刊：否综述期刊：未标注
期刊分区表（ 2023年12月旧的升级版）计算机科学 2 区
| 类别 | 学科 | 分区 |
|---|---|---|
| 大类 | 计算机科学 | 2 区 |
| 小类 | 计算机：信息系统COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | 2 区 |
| 小类 | 计算机：理论方法COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | 2 区 |
Top 期刊：否综述期刊：否
数据库收录
ESCIScopusDOAJLetPub
国际期刊预警名单：各版本均未列入LetPub
期刊官网自述收录
EI CompendexINSPECCASDBLP出版商官网
其他：Google Scholar、EBSCO、ProQuest、Dimensions、CNKI、Baidu、Naver、OCLC、Portico、CLOCKSS
期刊官网列出的收录清单，未与各数据库逐一核对；Web of Science 各子库以上方记录为准。
不同版本、大类与小类分别展示，不将不同评价口径合并为一个分区值；投稿与考核前请确认所在机构采用的版本。
指标
影响力指标与发文规模
影响力指标
- 影响因子（出版商公布） 2025
- 4.1出版商官网 ·
- 五年影响因子（出版商公布） 2025
- 4.9出版商官网 ·
- CiteScore 2026-06
- 9.6LetPub ·
- SJR 2026-06
- 1.21LetPub ·
- SJR（出版商公布）
- 9.6出版商官网 ·
- SNIP 2026-06
- 1.82LetPub ·
- SNIP（出版商公布）
- 1.21出版商官网 ·
- h-index
- 39OpenAlex ·
- i10-index
- 170OpenAlex ·
- 两年平均被引
- 6.12OpenAlex ·
- 自引率
- 4.9%LetPub ·
- Gold OA 文章占比
- 100%LetPub ·
发文规模
- 年文章数
- 48LetPub ·
- 年下载量（出版商公布） 2025
- 394,400出版商官网 ·
逐年发文量 OpenAlex 统计 · 累计 362 篇 · 当年数据不完整
| 年份 | 发文量 | 其中 OA | 被引 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 42 | 42 | 126 |
| 2025 | 50 | 50 | 257 |
| 2024 | 35 | 35 | 394 |
| 2023 | 34 | 34 | 446 |
| 2022 | 26 | 26 | 738 |
| 2021 | 26 | 26 | 1,122 |
不同来源的统计口径与观测时间不同，页面保留各来源原值；“出版商公布”为期刊官网自述数据。
审稿与录用
审稿周期与录用情况
文章统计的审稿周期 Crossref 登记的稿件日期 · 至
174 天投稿到接收中位数 · P25–P75 125 天 – 238 天
- 接收到上线
- 中位数 81 天（91 篇）
- 投稿到上线
- 中位数 264 天
- 样本
- 91 篇有投稿与接收日期的文章（窗口内共 102 篇），最近一篇接收于
只统计最终被录用并发表的文章，不含被拒稿件的处理时间，因此通常长于出版商公布的"首次决定时间"。
其他来源
- 平均审稿速度（社区反馈）
- 12 WeeksLetPub ·
- 投稿到首次决定
- 26 天出版商官网 ·
- 投稿到发表（期刊自报）
- 约 12 周DOAJ ·
- 评审方式
- 双盲同行评审DOAJ
社区反馈来自投稿者样本，置信度 0.5，不代表期刊承诺；“出版商公布”的时间节点定义以官网为准。
费用与开放获取
版面费与开放获取政策
完全开放获取DOAJ
所有文章开放获取，通常向作者收取文章处理费（APC）。
| 来源 | 文章处理费 | 费用减免 | 许可证 | 观测时间 |
|---|---|---|---|---|
| DOAJ | EUR 1,140 / USD 1,390 / GBP 940 | 无 | CC BY、CC BY-NC-ND | |
| OpenAlex | USD 1,390 | — | — | |
| LetPub | 无文章处理费 | 无 | — | |
| 出版商官网 | 有，金额未公布 | — | — |
- APC 费用说明 ↗DOAJ
- 开放获取声明 ↗DOAJ
- 许可与版权 ↗DOAJ
费用以期刊官网为准；不同来源的观测时间可能不同，页面保留各来源原值，不做平均。
投稿要求
文章类型与投稿政策（官网）
投稿准备要点4 项，摘自作者指南
- 摘要
- ≥ 150 词
- 关键词
- ≥ 4 个
- 参考文献格式
- 著者-出版年制
- 推荐审稿人
- 可选
接收的文章类型1 种
- editorialDouble-blind peer review This journal follows a double-blind reviewing procedure. This means that the author will remain anonymous to the reviewers throughout p…未说明篇幅
官网政策摘录AI 使用、作者资格、利益冲突、数据可用性、开放获取、同行评审
- AI 使用 Generative AI Images
LLM use policy 模型摘要
Please check Springer’s policy on generative AI images and make sure your work adheres to the principles described therein. Back to top
原文 ↗出版商官网 ·- 作者资格 Authorship principles
These guidelines describe authorship principles and good authorship practices to which prospective authors should adhere to. Authorship clarified The Journal and Publisher assume all authors agreed with the content and that all gave explicit consent to submit and that they obtained consent from the responsible authorities at the institute/organization where the work has been carried out, before th…
原文 ↗出版商官网 ·- 利益冲突 Disclosures and declarations
Competing interests disclosure 模型摘要
All authors are requested to include information regarding sources of funding, financial or non-financial interests, study-specific approval by the appropriate ethics committee for research involving humans and/or animals, informed consent if the research involved human participants, and a statement on welfare of animals if the research involved animals (as appropriate). The decision whether such …
原文 ↗出版商官网 ·- 数据可用性
Data transparency 模型摘要
All authors are requested to make sure that all data and materials as well as software application or custom code support their published claims and comply with field standards.
原文 ↗出版商官网 ·- 开放获取 Open access publishing
To find out more about publishing your work Open Access in Data Science and Engineering, including information on fees, funding and licences, visit our Open access publishing page. Back to top
原文 ↗出版商官网 ·- 同行评审 Double-blind peer review
Double-blind peer review 模型摘要
This journal follows a double-blind reviewing procedure. This means that the author will remain anonymous to the reviewers throughout peer review. It is the responsibility of the author to anonymize the manuscript and any associated materials. Author names, affiliations and any other potentially identifying information should be removed from the manuscript text and any accompanying files (such as …
原文 ↗出版商官网 ·
摘录来自期刊官网页面，仅保留原文片段；“模型摘要”由 Workers AI 生成并经原文校验，以官网为准。
基本信息
出版信息与官方入口
- 出版商
- Springer Nature
- 出版国家或地区
- Germany
- 出版语言
- English
- 出版周期
- 4 issues per year
- ISSN
- 2364-1185
- 电子版 ISSN
- 2364-1541
- 学会 / 主办单位
- China Computer Federation
- 官网最新一期
- Volume 11, Issue 3（2026 年 9 月）
- 官方链接
- 期刊主页 ↗OpenAlex
- 投稿系统 ↗LetPub
- 作者指南 ↗DOAJ
- Aims & Scope ↗DOAJ
- 专刊 / 特刊征稿 ↗出版商官网
- APC 费用说明 ↗DOAJ
- 开放获取声明 ↗DOAJ
- 许可与版权 ↗DOAJ
- 评审流程 ↗DOAJ
- 编委会 ↗DOAJ
- 查重政策 ↗DOAJ
常见问题
关于 Data Science and Engineering 的常见问题
Data Science and Engineering 是中科院几区期刊？
2025 年升级版分区表中，Data Science and Engineering 为计算机科学 1区，小类 计算机：信息系统 / 计算机：理论方法 1 区，属于 Top 期刊。2026 年新锐版分区表中为计算机科学 2区。不同版本与大小类分区不能混用。
Data Science and Engineering 的影响因子是多少？
期刊官网公布的影响因子为 4.1（2025 年度），属期刊自述数据，LetPub 暂无该刊的影响因子记录，CiteScore 为 9.6，h-index 为 39。
Data Science and Engineering 的审稿周期多长？
按 2024年10月至2026年10月（近 24 个月）91 篇已发表文章登记的日期，投稿到接收的中位数为 174 天（四分位 125–238 天）；投稿社区反馈的平均审稿速度为约 12 周。文章统计只含被录用的稿件，出版商数据口径以官网为准，社区反馈来自投稿者样本，均不代表期刊承诺。
Data Science and Engineering 的投稿格式要求是什么？
据期刊作者指南：摘要：≥ 150 词；关键词：≥ 4 个；参考文献格式：著者-出版年制；推荐审稿人：可选。以上由模型从作者指南提取并逐项与原文核对，投稿前请以官网最新版本为准。
Data Science and Engineering 的编委会里有中国学者吗？
期刊官网编委会页面上标注了国家的 72 位编委中，中国大陆 27 位（约 38%）；人数最多的国家是 中国（27 位）、美国（8 位）、意大利（8 位）。统计按编委会页面列出的机构国家计，仅供参考。
Data Science and Engineering 被哪些数据库收录？
据 LetPub 与 DOAJ 记录，Data Science and Engineering 被 ESCI、Scopus、DOAJ 收录。期刊官网自述还被 EI Compendex、INSPEC、CAS、DBLP 收录，该清单未与各数据库逐一核对。
Data Science and Engineering 是开放获取期刊吗？版面费多少？
Data Science and Engineering 为完全开放获取。APC 约 1,390 美元。
来源与更新
本页事实来自 LetPub、OpenAlex、DOAJ、出版商官网；每个数字旁标注来源与观测日期，冲突数据保留各来源原值。LetPub 原始详情页：查看 ↗（2026-08-26 归档）。最近更新：。