IEEE Transactions on BIG DATA影响因子3.344，进入信息学科计算机理论与方法领域Q1区...

2020 年度期刊影响因子（Impact Factor, IF）已于近期正式公布。今年，IEEE Transactions on BIG DATA（以下简称 IEEE TBD）获得影响因子：3.344，在计算机理论与方法领域进入 Q1 区，位于 110 本期刊的第 22 位；在计算机科学信息系统领域进入 Q2 区，在 162 本期刊中排名第 66 位。

IEEE TBD 由 IEEE 下设的 9 家分支机构联合支持出版，其中包括 IEEE 最大的两家协会计算机协会和通信协会，此外还包括信息处理协会、计算智能协会、汽车技术协会和消费技术协会等机构。期刊主要讨论大数据相关的创新和应用，创刊时杂志为季刊，2021 年改为双月刊。

IEEE TBD 的成功离不开两任华人主编（Editors in Chief）杨强和唐杰的努力。2015 年，IEEE TBD 首任主编杨强在发刊词中表示，大数据代表了人类科学研究的新阶段。人类的科研已经历了以观察为主的经验阶段，以总结和预测为主的理论阶段，以模拟自然为主的模拟（simulation）阶段，而大数据则意味着我们已经在第四种科研范式的黎明，也就是通过对大量数字数据进行假设检验，从而发掘知识的阶段。因此，希望 IEEE TBD 可以将技术创新提升到新的层次。

2020 年 1 月，IEEE TBD 的第二任主编唐杰就任。上任以来，IEEE TBD 推出了一系列的革新措施，包括定向邀请高质量、高影响力工作，用学术挖掘系统 AMiner 自动推荐审稿人等，这些措施大大提高了论文质量，缩短了审稿周期。同时 TBD 设立了最佳编委和最佳审稿人等奖项，这也提高了期刊读者和作者积极性。

大数据是所有科学研究的交叉点之一，因此 IEEE TBD 通过大数据这一主题，将不同学科的科研进展紧密联系在一起。2021 年初，在新冠疫情仍在全球蔓延之际，IEEE TBD 推出了“人工智能与新冠疫情”（AI for COVID-19）专题。编辑部一共收到了 70 多篇投稿，并最终录用了 8 篇论文。这些论文主题和领域各不相同，有的论文构建了全新的胸片数据集，或是从已有的科学文献中自动抽取医学影像数据，有的论文从已有的文献数据中挖掘知识，形成了一个生物医学的知识图谱，有的论文可以预测病人的死亡率，还有的论文从数据的角度理解病毒的传播。为了更好地促进学术交流，让对抗疫情的科学研究结果被更高效的使用，这期所有关于新冠疫情的论文都开放获取，任何人都能免费阅读全文。

谈及 IEEE TBD 的未来，现任主编唐杰表示：未来 IEEE TBD 将会继续变革，包括在大数据新兴研究方向提前布局、设立专刊；组织数据大赛，吸引新星加入大数据研究领域；搭建开放数据开放共享平台，让更多的产学研研究者体会到大数据研究的乐趣。

点击阅读原文，查看 IEEE TBD 在 IEEE CSDL 数据库里的全部论文。

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