This study uses the article content and metadata of four important computer networking periodicals-IEEE Communications Surveys and Tutorials (COMST), IEEE/ACM Transactions on Networking (TON), ACM Special Interest Group on Data Communications (SIGCOMM), and IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM)-obtained using ACM, IEEE Xplore, Scopus and CrossRef, for an 18-year period (2000-2017) to address important bibliometrics questions. All of the venues are prestigious, yet they publish quite different research. The first two of these periodicals (COMST and TON) are highly reputed journals of the fields while SIGCOMM and INFOCOM are considered top conferences of the field. SIGCOMM and INFOCOM publish new original research. TON has a similar genre and publishes new original research as well as the extended versions of different research published in the conferences such as SIGCOMM and INFOCOM, while COMST publishes surveys and reviews (which not only summarize previous works but highlight future research opportunities). In this study, we aim to track the co-evolution of trends in the COMST and TON journals and compare them to the publication trends in INFOCOM and SIGCOMM. Our analyses of the computer networking literature include: (a) metadata analysis; (b) content-based analysis; and (c) citation analysis. In addition, we identify the significant trends and the most influential authors, institutes and countries, based on the publication count as well as article citations. Through this study, we are proposing a methodology and framework for performing a comprehensive bibliometric analysis on computer networking research. To the best of our knowledge, no such study has been undertaken in computer networking until now.


翻译:本研究利用四个重要的计算机网络期刊 -- -- IEEEE通信调查与教学材料(COMST)、IEEE/ACM网络交易(TON)、ACM数据通信特别利益小组(SIGCOMM)和IEEE国际计算机通信会议(INFOCOM)的文章内容和元数据,利用ACM、IEEE Xplore、Scopus和CrossRef, 为期18年(2000-2017年),处理重要的双曲线测量问题。所有网站都声名狼藉,但都出版相当不同的研究。前两期期刊(COMST和TON)是各域的重现期刊,而SIGCOMM和INFOCOM被视为外地的高层会议。 SIGCOM和INFOCOM国际会议发表了新的原始研究。 TO有类似的主题,并公布了新的原始研究版本,例如SIGM和INFOCOM等会议发表的不同研究的扩展版本(SIGM, 计算,我们通过我们的研究,不仅总结了先前的著作,而且突出未来的研究内容)。 在这项研究中,我们用SIGOIRC的分析中,我们的目的是追踪S-IG的网络分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

INFOCOM:IEEE International Conference on Computer Communications and Networks。 Explanation:计算机通信与网络国际会议。 Publisher:IEEE。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icccn/
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员