图论方向比较好的期刊

计算机科学的出版物特点在于：极度重视会议，而期刊则通常大部分期刊文章都是会议论文的扩展版，首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此，计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度，顶级刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是会议版论文，而不是很久以后才出版的期刊版。因此，要讨论计算机科学的出版物，首先必须强调的一点是totally forget about IF (IF指影响因子)。另外一点要强调的是，计算机科学的绝大多数期刊和大部分的“好”会议都规模非常有限。很多好的期刊一期只登十来篇甚至三四篇论文，有的还是季刊或双月刊。很多好的会议每年只录用三四十篇甚至二十篇左右的论文。所以，当你发现计算机的每个领域都有好几种顶级刊物和好几个顶级会议，不必惊讶。整个计算机科学中最好的期刊为Journal of the ACM(JACM)。此刊物为ACM的官方学刊，受到最广泛的尊敬。但由于该刊宣称它只刊登那些对计算机科学有长远影响的论文，因此其不可避免地具有理论歧视（theory bias）。事实上确实如此：尽管JACM征稿范围包括了计算机的绝大部分领域，然而其刊登的论文大部分都是算法、复杂度、图论、组合数学等纯粹理论的东西，其它领域的论文要想进入则难如登天。另外一份在计算机科学领域有重大影响的刊物为Communications of the ACM (CACM)。从某种意义上来说，CACM比JACM要像Nature/Science很多。JACM上登的全是长篇大论，满纸的定义、定理和证明，别说一般读者没法看，就连很相近的领域的专家都未必能看懂。而CACM则是magazine，既登高水平的学术论文和综述，也登各种科普性质的文章和新闻。即便是论文，CACM也要求文章必须通俗易懂，不追求数学上的严格证明，而追求易于理解的直觉描述。在十几二十年前，CACM的文章几乎都是经典。但最近几年，由于CACM进一步通俗化，其学术质量稍有下降。IEEE Transaction on Computers为IEEE在计算机方面最好的刊物。但由于IEEE的特点，其更注重computer Engineering而非computer science。换句话说，IEEE Transaction on Computers主要登载systems, architecture, hardware等领域的东西，尽管它的范围已经比大部分刊物要广泛。就刊物的质量而言，ACM Transactions系列总体来讲都高于IEEE Transactions系列，不过也不可一概而论。大部分ACM Transactions都是本领域最好的刊物或最好的刊物之一。大部分IEEE Transactions都是本领域很好的刊物，但也有最好的或者一般的。非ACM/IEEE的刊物中，也有好的甚至最好的。例如，SIAM Journal on Computing被认为是理论方面最好的期刊之一。计算机科学方面的会议论文事实上起着比刊物论文更大的作用。大部分会议都是每年一次，偶尔也有隔年一次的。正规的会议论文需要经过2-4个甚至更多个审稿人的双向或单向匿名评审，并且所有被接收的论文会被结集正式出版。大部分ACM的会议都是本领域顶级的或很好的会议。大部分IEEE的会议都是本领域很好的会议，但也有顶级的或者一般的。会议的档次通常可以通过论文录用率表现出来。顶级会议通常在20%左右或更低，有时能达到10%左右。我所知道的最低的录用率为7%。很好的会议通常在30%左右。达到40%以上时，会议的名声就很一般了。60%以上的会议通常很难受到尊敬。但也有例外。大名鼎鼎的STOC(ACM Symposium on Theory of Computing)录用率就达到30%以上，但它毫无疑问是理论方面最好的会议。造成这样的情形，主要是因为理论方面的工作者不多，而大部分人对STOC又有一种又敬又怕的心理。

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图书馆学，情报学类核心期刊表1、中国图书馆学报 2、图书情报工作 3、情报学报 4、大学图书馆学报5、图书馆杂志 6、图书馆论坛 7、图书馆 8、情报科学 9、图书馆建设10、现代图书情报技术 11、图书情报知识 12、情报资料工作 13、情报理论与实践 14、情报杂志 15、图书馆工作与研究 16、图书馆理论与实践 17、图书馆学研究 18、图书与情报 19、国家图书馆学刊

图论方面的话可以投的SCI不是很多，主要是离散数学、Graphs andCombinatorics、ARS Combinatoria、还有Frontiers of Mathematics inChina。同学们可以投一些影响因子不是太高的杂志，这样可能会容易一些 。Grochow 是越来越多的研究人员之一，他们指出在大数据中寻找联系时，图论有其局限性。图将每一种关系表示为二元组或成对的交互。然而，许多复杂的系统不能单独用二元连接来表示。该领域的最新进展显示了如何向前发展。考虑尝试建立一个育儿网络模型。显然，每个父母都与孩子有联系，但养育关系不仅仅是这两个联系的总和，因为图论可能会对其进行建模。尝试模拟同行压力等现象也是如此。ACS Nano图论的纳米网络材料结构分析许多具有优异性能的材料，可构造有渗透纳米网络(PNNs)。这种快速扩展的复合材料和纳米多孔材料的设计，需要一种统一的方法来描述它们的结构。然而，它们复杂的非周期结构很难用传统的方法来描述。另一个问题是缺乏计算工具，使人们能够捕获和枚举这些复合材料中典型的随机分枝原纤维的模式。