MRQAR: A generic MapReduce framework to discover quantitative association rules in big data problems

Martín, D.; Martínez-Ballesteros, M. ; García-Gil, D.; Alcalá-Fdez, J.; Herrera, F.; Riquelme-Santos, J. C.

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2018
Volumen: 153
Páginas: 176 - 192
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus1704-12-2021
wos1404-12-2021
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año (SCIE): 2018

Factor de Impacto (SCIE): 5.101

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCESCIE17/133Q1T1D2

Año:

2018

CiteScore:

10.100

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Artificial Intelligence13/195Q1T1D1
Information Systems and Management9/108Q1T1D1
Management Information Systems5/98Q1T1D1
Software22/364Q1T1D1

SJR año:

2018

Factor de Impacto:

1.460

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Artificial Intelligence16/182Q1T1D1
Software28/336Q1T1D1
Information Systems and Management13/91Q1T1D2
Management Information Systems8/79Q1T1D2
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Agencia Código de Proyecto
Ministry of Economy and CompetitivenessTIN2017-89517-P; TIN2014-55894-C2-1-R; TIN2017-88209-C2-2-R
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Martín, D.Universidad de La Habana (Cuba)
2Martínez-Ballesteros, M. Universidad de Sevilla (Spain)
3García-Gil, D.Universidad de Granada (Spain)
4Alcalá-Fdez, J.Universidad de Granada (Spain)
5Herrera, F.Universidad de Granada (Spain)
6Riquelme-Santos, J. C.Universidad de Sevilla (Spain)