期刊档案 · MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS

EPJ Data Science

ISSN 2193-1127 · Springer Berlin Heidelberg · GERMANY · 创刊 2012

EPJ Data Science 中科院 计算机科学 2区(2025 年升级版),影响因子 3.16,完全开放获取,APC 约 1,990 美元,近 24 个月 102 篇文章投稿到接收中位 195 天,2025 年发文 94 篇,SCIE、SSCI、Scopus 收录。

影响因子3.16LetPub 汇总的最新公布值
中科院分区计算机科学 2区2025 年升级版大类 · 2026 新锐版 计算机科学 2区
审稿周期195 天投稿到接收中位数 · 近 24 个月 102 篇文章 · Crossref
版面费1,990 USD完全开放获取
录用比例—暂无反馈
年发文量94 篇2025 年 · OpenAlex 统计

研究范围

研究范围与定位

EPJ Data Science 由 Springer Berlin Heidelberg 出版,属中科院计算机科学大类(2025 升级版2区)。按 OpenAlex 近年发文统计,该刊主要发表 Complex Network Analysis Techniques、Human Mobility and Location-Based Analysis、Opinion Dynamics and Social Influence 等主题的论文,这 3 个主题约占 40.5%。(根据 OpenAlex 主题统计与中科院分区数据生成)

• 运用数据科学分析复杂社会经济系统 • 欧洲物理期刊(EPJ)系列期刊成员 • 开放获取(OA) 为您的研究带来更广泛的全球影响力 Springer 覆盖科学、技术、医学及社会科学等广泛学科领域, 既支持基础研究, 也服务于现实应用需求。依托成熟稳健的学术出版传统, Springer 将专业学术社群与可应用的知识成果紧密连接。

The 21st century is witnessing the establishment of data-driven science as a complementary approach to the traditional hypothesis-driven method. This (r)evolution accompanying the paradigm shift from reductionism to complex systems sciences has already transformed the natural sciences and is about to bring the same changes to the techno-socio-economic sciences, viewed broadly. EPJ Data Science offers a publication platform to showcase the latest contributions to the study of techno-socio-economic systems, wherein “digital traces” of human activity and their derivative models are used as first-order objects for the investigation. Specifically, the focus of the journal is on analyzing and synthesizing massive data sets and models learning from them to achieve new insights into societal phenomena and behavior. Application domains include, but are not limited to, social interaction (including animal societies), economic and financial systems, management and business networks, socio-technical infrastructure, health and environmental systems, the science of science, generative language models, as well as general risk and crisis scenario forecasting up to and including policy advice. Methodologically, EPJ Data Science welcomes approaches from a broad range of disciplines, spanning statistically rigorous analysis of data, social network analysis, complex systems, applied machine learning, and more. Papers submitted to this journal should not only strive to improve on existing data science methodologies and models but must provide new insight into human or social behavior or systems, in the areas outlined above. Submissions that focus on purely descriptive statistics or apply standard techniques to mainstream datasets or modelling approaches are unlikely to be considered for publication. Thus, EPJ Data Science offers a publication platform to bring together diverse academic disciplines concerned with challenges around: How to extract signals about techno-socio-economic systems from large, complex data How to interpret these signals in the theoretical context of the relevant disciplines How to find new empirical laws, or fundamental theories, concerning how societies work How to study predictive and generative models trained on digital traces of human behavior, for example Large Language Models

摘自期刊官网 Aims & Scope

研究方向(LetPub):MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS

主编 David Garcia出版商官网

编委会国家分布:中国大陆 1 位(约 1%);主要国家 意大利 14、美国 13、英国 7、德国 6、法国 3(共 68 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

  1. Complex Network Analysis TechniquesPhysics and Astronomy16.4%
  2. Human Mobility and Location-Based AnalysisSocial Sciences14.8%
  3. Opinion Dynamics and Social InfluencePhysics and Astronomy9.3%
  4. Misinformation and Its ImpactsSocial Sciences8.4%
  5. Social Media and PoliticsSocial Sciences6.1%
  6. Urban Transport and AccessibilitySocial Sciences5.9%
  7. Data-Driven Disease SurveillanceMedicine4.6%
  8. Computational and Text Analysis MethodsSocial Sciences3.1%

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 2 区
类别学科分区
大类计算机科学2 区
小类数学跨学科应用MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS1 区
小类社会科学:数理方法SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS2 区

Top 期刊:否综述期刊: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
小类数学跨学科应用MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS2 区
小类社会科学:数理方法SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS2 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
小类数学跨学科应用MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS1 区
小类社会科学:数理方法SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS2 区

Top 期刊:否综述期刊:否

数据库收录

SCIESSCIScopusDOAJLetPub

国际期刊预警名单:各版本均未列入LetPub

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
3.16LetPub ·
CiteScore 2026-06
5.3LetPub ·
SJR 2026-06
0.65LetPub ·
SNIP 2026-06
1.37LetPub ·
h-index
21LetPub ·
h-index
66OpenAlex ·
i10-index
361OpenAlex ·
两年平均被引
4.16OpenAlex ·
自引率
3.2%LetPub ·
Gold OA 文章占比
100%LetPub ·

发文规模

年文章数
92LetPub ·

逐年发文量 OpenAlex 统计 · 累计 706 篇 · 当年数据不完整

年份发文量其中 OA被引
2026939351
20259494345
20247777701
20236363761
202262621,005
202156561,610

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

195 天投稿到接收中位数 · P25–P75 143 天 – 262 天

接收到上线
中位数 16 天(102 篇)
投稿到上线
中位数 213 天
样本
102 篇有投稿与接收日期的文章(窗口内共 202 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)
13 WeeksLetPub ·
投稿到发表(期刊自报)
约 13 周DOAJ ·
评审方式
单盲同行评审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
DOAJEUR 1,690 / USD 1,990 / GBP 1,340有CC BY、CC BY-NC-ND
OpenAlexUSD 1,890 / EUR 1,590 / GBP 1,290——
LetPubGBP 1,240 / USD 1,790 / EUR 1,490有—
出版商官网GBP 1,340 / USD 1,990 / EUR 1,690——

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1 项,摘自作者指南
推荐审稿人
可选
出版商官网 · 模型提取,逐项与原文核对
接收的文章类型5 种
  1. brief reportCommentaries Brief Report Regular Article Review Database未说明篇幅
  2. commentariesCommentaries Brief Report Regular Article Review Database未说明篇幅
  3. databaseCommentaries Brief Report Regular Article Review Database未说明篇幅
  4. regular articleCommentaries Brief Report Regular Article Review Database未说明篇幅
  5. reviewCommentaries Brief Report Regular Article Review Database未说明篇幅
出版商官网
官网政策摘录数据可用性、许可与版权、开放获取、同行评审
数据可用性 Formatting the 'Availability of data and materials' section of your manuscript

该期刊要求稿件中的“数据和材料可用性”部分采用规定的格式。 模型中文摘要

The following format for the 'Availability of data and materials section of your manuscript should be used:

原文 ↗出版商官网 ·
许可与版权 Licensing and copyright

该期刊的开放获取文章采用知识共享许可协议(CC BY-NC-ND 或 CC BY),作者保留文章版权。 模型中文摘要

Creative Commons licences Open access articles in Springer Nature journals are published under Creative Commons licences. These provide an industry-standard framework to support easy re-use of open access material. Under Creative Commons licences, authors retain copyright of their articles. EPJ Data Science articles are published open access under a CC BY-NC-ND (Creative Commons Attribution Non-Co…

原文 ↗出版商官网 ·
开放获取 Benefits of open access

开放获取出版可带来更多引用、下载和影响力,并有助于遵守资助者政策。 模型中文摘要

Publishing open access (OA) offers a number of benefits, including greater reach and readership for your work: Cited more 1.6x more citations of OA articles than non-OA articles across all subjects Downloaded more 4x more downloads of OA articles than non-OA articles Greater impact 2.5x more Altmetric attention. OA articles attracted 1.9x more news mentions and 1.2x more policy mentions Open acces…

原文 ↗出版商官网 ·
同行评审 Peer review policy

该期刊采用单盲同行评审,通常由两名或以上专家根据科学稳健性、原创性和清晰度三项标准评估稿件。 模型中文摘要

Peer review is the process used to evaluate the quality of a manuscript before publication. Independent researchers in the relevant field assess submitted manuscripts to check their validity and robustness. Their feedback guides editors in making publication decisions. Typically, two or more experts evaluate each manuscript based on three main criteria: scientific robustness: is the research metho…

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 Berlin Heidelberg
出版国家或地区
GERMANY
出版语言
English
创刊年份
2012
ISSN
2193-1127
官方链接

常见问题

关于 EPJ Data Science 的常见问题

EPJ Data Science 是中科院几区期刊?

2025 年升级版分区表中,EPJ Data Science 为计算机科学 2区,小类 数学跨学科应用 / 社会科学:数理方法 1 区。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。

EPJ Data Science 的影响因子是多少?

LetPub 汇总的最新公布影响因子为 3.16,CiteScore 为 5.3,h-index 为 66。

EPJ Data Science 的审稿周期多长?

按 2024年10月至2026年10月(近 24 个月)102 篇已发表文章登记的日期,投稿到接收的中位数为 195 天(四分位 143–262 天);投稿社区反馈的平均审稿速度为约 13 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。

EPJ Data Science 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 68 位编委中,中国大陆 1 位(约 1%);人数最多的国家是 意大利(14 位)、美国(13 位)、英国(7 位)。统计按编委会页面列出的机构国家计,仅供参考。

EPJ Data Science 被哪些数据库收录?

据 LetPub 与 DOAJ 记录,EPJ Data Science 被 SCIE、SSCI、Scopus、DOAJ 收录。

EPJ Data Science 是开放获取期刊吗?版面费多少?

EPJ Data Science 为完全开放获取。APC 约 1,990 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 ↗(2026-08-25 归档)。最近更新:。