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AYNEXT - tools for streamlining the evaluation of link prediction techniques

Sola, Fernando ; Ayala, Daniel; Ayala, Rafael; Hernández, Inma; Rivero, Carlos R.; Ruiz, David

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2023
Volumen: 23
Número de artículo: 101474
Acceso abierto: Vía dorada
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus124-02-2024
wos024-02-2024
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2022

Journal Impact Factor (JIF): 3,4

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERINGSCIE38/108Q2T2D4

Año:

2022

CiteScore:

5,100

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Computer Science Applications257/792Q2T1D4
Software156/404Q2T2D4

SJR año:

2022

Factor de Impacto:

0,574

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Computer Science Applications338/763Q2T2D5
Software176/377Q2T2D5
No existen datos para la revista de esta publicación.
Agencia Código de Proyecto
-US -1380565
office for Economy and Knowledge of AndalusiaP18- RT-1060
Spanish Ministry of Science, Innovation and UniversitiesPID2019-105471RB-I00
TED2021-131023B-C21/AEI/10.13039/501100011033/Union Europea NextGenerationEU/PRTR (IRIS)-
TED2021-131023B-C22/AEI/10.13039/501100011033/Union Europea NextGenerationEU/PRTR (ORCHID)-
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Sola, Fernando Universidad de Sevilla (Spain)
2Ayala, DanielUniversidad de Sevilla (Spain)
3Ayala, RafaelOkinawa Institute of Science and Technology Graduate University (Japan)
4Hernández, InmaUniversidad de Sevilla (Spain)
5Rivero, Carlos R.Rochester Institute of Technology (United States)
6Ruiz, DavidUniversidad de Sevilla (Spain)