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Mining system logs to learn error predictors: a case study of a telemetry system
Russo, B. Springer Science + Business Media 2015 p.879-927
Fault density, fault types, and spectra-based fault localization
DiGiuseppe, N. Springer Science + Business Media 2015 p.928-967
An elicitation instrument for operationalising GQM+Strategies (GQM+S-EI)
Petersen, K. Springer Science + Business Media 2015 p.968-1005
Fostering effective inter-team knowledge sharing in agile software development
Santos, V. Springer Science + Business Media 2015 p.1006-1051
Are test smells really harmful? An empirical study
Bavota, G.; Qusef, A.; Oliveto, R.; Lucia, A.; Binkley, D. Springer Science + Business Media 2015 p.1052-1094
Classification model for code clones based on machine learning
Yang, J. Springer Science + Business Media 2015 p.1095-1125
The impact of imperfect change rules on framework API evolution identification: an empirical study
Wu, W. Springer Science + Business Media 2015 p.1126-1158
Confounding parameters on program comprehension: a literature survey
Siegmund, J. Springer Science + Business Media 2015 p.1159-1192
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.