2020 年度期刊影響因子（Impact Factor, IF）已于近期正式公布。今年，IEEE Transactions on BIG DATA（以下簡稱 IEEE TBD）獲得影響因子：3.344，在計算機理論與方法領域進入 Q1 區，位于 110 本期刊的第 22 位；在計算機科學信息系統領域進入 Q2 區，在 162 本期刊中排名第 66 位。

IEEE TBD 由 IEEE 下設的 9 家分支機構聯合支持出版，其中包括 IEEE 最大的兩家協會計算機協會和通信協會，此外還包括信息處理協會、計算智能協會、汽車技術協會和消費技術協會等機構。期刊主要討論大數據相關的創新和應用，創刊時雜志為季刊，2021 年改為雙月刊。?

IEEE TBD 的成功離不開兩任華人主編（Editors in Chief）楊強和唐杰的努力。2015 年，IEEE TBD 首任主編楊強在發刊詞中表示，大數據代表了人類科學研究的新階段。人類的科研已經歷了以觀察為主的經驗階段，以總結和預測為主的理論階段，以模擬自然為主的模擬（simulation）階段，而大數據則意味著我們已經在第四種科研范式的黎明，也就是通過對大量數字數據進行假設檢驗，從而發掘知識的階段。因此，希望 IEEE TBD 可以將技術創新提升到新的層次。?

2020 年 1 月，IEEE TBD 的第二任主編唐杰就任。上任以來，IEEE TBD 推出了一系列的革新措施，包括定向邀請高質量、高影響力工作，用學術挖掘系統 AMiner 自動推薦審稿人等，這些措施大大提高了論文質量，縮短了審稿周期。同時 TBD 設立了最佳編委和最佳審稿人等獎項，這也提高了期刊讀者和作者積極性。?

大數據是所有科學研究的交叉點之一，因此 IEEE TBD 通過大數據這一主題，將不同學科的科研進展緊密聯系在一起。2021 年初，在新冠疫情仍在全球蔓延之際，IEEE TBD 推出了“人工智能與新冠疫情”（AI for COVID-19）專題。編輯部一共收到了 70 多篇投稿，并最終錄用了 8 篇論文。這些論文主題和領域各不相同，有的論文構建了全新的胸片數據集，或是從已有的科學文獻中自動抽取醫學影像數據，有的論文從已有的文獻數據中挖掘知識，形成了一個生物醫學的知識圖譜，有的論文可以預測病人的死亡率，還有的論文從數據的角度理解病毒的傳播。為了更好地促進學術交流，讓對抗疫情的科學研究結果被更高效的使用，這期所有關于新冠疫情的論文都開放獲取，任何人都能免費閱讀全文。?

談及 IEEE TBD 的未來，現任主編唐杰表示：未來 IEEE TBD 將會繼續變革，包括在大數據新興研究方向提前布局、設立專刊；組織數據大賽，吸引新星加入大數據研究領域；搭建開放數據開放共享平臺，讓更多的產學研研究者體會到大數據研究的樂趣。?

點擊閱讀原文，查看 IEEE TBD 在 IEEE CSDL 數據庫里的全部論文。

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總結

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