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Automated Software Engineering

Automated Software EngineeringSCIE

国际简称:AUTOMAT SOFTW ENG  参考译名:自动化软件工程

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q2

  • JCR分区

    Q3

基本信息:
ISSN:0928-8910
E-ISSN:1573-7535
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地区:UNITED STATES
出版商:Springer US
出版语言:English
出版周期:Quarterly
出版年份:1994
研究方向:工程技术-计算机:软件工程
评价信息:
影响因子:2
H-index:40
CiteScore指数:4.8
SJR指数:0.632
SNIP指数:0.961
发文数据:
Gold OA文章占比:18.75%
研究类文章占比:100.00%
年发文量:31
自引率:0.1176...
开源占比:0.1413
出版撤稿占比:0
出版国人文章占比:0.11
OA被引用占比:0.1929...
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Automated Software Engineering期刊介绍

This journal details research, tutorial papers, survey and accounts of significant industrial experience in the foundations, techniques, tools and applications of automated software engineering technology. This includes the study of techniques for constructing, understanding, adapting, and modeling software artifacts and processes.

Coverage in Automated Software Engineering examines both automatic systems and collaborative systems as well as computational models of human software engineering activities. In addition, it presents knowledge representations and artificial intelligence techniques applicable to automated software engineering, and formal techniques that support or provide theoretical foundations. The journal also includes reviews of books, software, conferences and workshops.

期刊简介Automated Software Engineering期刊介绍

《Automated Software Engineering》自1994出版以来,是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进计算机科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道计算机科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2024年最新版)Automated Software Engineering Cite Score数据

  • CiteScore:4.8
  • SJR:0.632
  • SNIP:0.961
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Software Q2 181 / 407

55%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Automated Software Engineering 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 计算机:软件工程 1区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Automated Software Engineering JCR分区

2023-2024 年最新版
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q3 68 / 131

48.5%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING SCIE Q2 40 / 131

69.85%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • USA25
  • GERMANY (FED REP GER)15
  • CHINA MAINLAND10
  • Canada8
  • Austria5
  • Australia4
  • England4
  • Singapore3
  • Spain3
  • Sweden3

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Cost-aware scheduling for ensuring software performance and reliability under heterogeneous workloads of hybrid cloud

    Author: Chunlin Li, Jianhang Tang, Youlong Luo

    Journal: Automated Software Engineering, 2019, Vol., , DOI:10.1007/s10515-019-00252-8

  • 2、Identification of generalization refactoring opportunities

    Author: Hui Liu, Zhendong Niu, Zhiyi Ma, Weizhong Shao

    Journal: Automated Software Engineering, 2012, Vol.20, 81-110, DOI:10.1007/s10515-012-0100-0

  • 3、SFDCloud: top-<Emphasis Type="Italic">k</Emphasis> service faults diagnosis in cloud computing

    Author: Zhichun Jia, Rong Chen, Xing Xing, Junjie Xu, Yiwu Xie

    Journal: Automated Software Engineering, 2013, Vol.21, 461-488, DOI:10.1007/s10515-013-0137-8

  • 4、Automatic, high accuracy prediction of reopened bugs

    Author: Xin Xia, David Lo, Emad Shihab, Xinyu Wang, Bo Zhou

    Journal: Automated Software Engineering, 2014, Vol.22, 75-109, DOI:10.1007/s10515-014-0162-2

  • 5、Multiple kernel ensemble learning for software defect prediction

    Author: Tiejian Wang, Zhiwu Zhang, Xiaoyuan Jing, Liqiang Zhang

    Journal: Automated Software Engineering, 2015, Vol.23, 569-590, DOI:10.1007/s10515-015-0179-1

  • 6、Test data generation for path coverage of message-passing parallel programs based on co-evolutionary genetic algorithms

    Author: Tian Tian, Dunwei Gong

    Journal: Automated Software Engineering, 2014, Vol.23, 469-500, DOI:10.1007/s10515-014-0173-z

  • 7、Diversity maximization speedup for localizing faults in single-fault and multi-fault programs

    Author: Xin Xia, Liang Gong, Tien-Duy B. Le, David Lo, Lingxiao Jiang, Hongyu Zhang

    Journal: Automated Software Engineering, 2014, Vol.23, 43-75, DOI:10.1007/s10515-014-0165-z

  • 8、Label propagation based semi-supervised learning for software defect prediction

    Author: Zhi-Wu Zhang, Xiao-Yuan Jing, Tie-Jian Wang

    Journal: Automated Software Engineering, 2016, Vol.24, 47-69, DOI:10.1007/s10515-016-0194-x

投稿常见问题

通讯方式:SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013。