在 2026 年度《期刊引证报告》中，Frontiers in Big Data 影响因子 3.8，较上一年度上涨 65%，并晋升至 JCR Q1。
本文整理该刊目前正在征稿的前沿专刊（Research Topic），覆盖高能物理、智能交通、气候治理、隐私计算等热门方向，诚邀全球科研同行投稿，共同推动大数据与人工智能领域的创新发展。
1. AI for the Next Generation of Particle Physics Experiments
面向下一代粒子物理实验的人工智能
本专刊面向下一代对撞机与中微子实验带来的海量数据与探测器复杂性挑战，探讨如何将人工智能与机器学习由后处理分析工具拓展为贯穿探测器设计、实时数据采集与统计推断的基础性方法，以推动粒子物理实验向自主化方向发展。
客座编委团队：
Irene Dutta, Fermi National Accelerator Laboratory, United States
Aaron Higuera, Rice University, United States
Sean Gasiorowski, SLAC National Accelerator Laboratory, Stanford University, United States
Abhijith Gandrakota, Fermi National Accelerator Laboratory, United States
征稿截止时间：2026 年 9 月 5 日
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2. Multi-Modal Sensing Data for Intelligent Transportation
智能交通中的多模态传感数据
本专刊围绕面向智能交通系统的多模态传感数据（摄像头、雷达、激光雷达与 GPS 等），探讨数据融合、机器学习与实时分析等方法，以提升城市交通的安全性、效率与可持续性。
客座编委团队：
邓凯凯，河南科技大学
邢玲，河南科技大学
Leiyang Xu，鹏城实验室
王义总，北京大学
罗丹，北京林业大学
征稿截止时间：2026 年 9 月 30 日
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3. Advancing Fraud Prevention with AI
人工智能赋能欺诈防范
本专刊探讨人工智能在欺诈及数字金融犯罪的识别、防范与调查中的应用，融合机器学习、数据分析与数字取证方法，以增强财务透明度与公司治理。
客座编委团队：
Hashem Alshurafat, Hashemite University, Jordan
Allam Mohammed Hamdan, Ahlia University, Bahrain
Khaled Hussainey, Bangor University, United Kingdom
Husam Ananzeh, Al al-Bayt University School of Business, Jordan
征稿截止时间：2026 年 11 月 29 日
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4. Artificial Intelligence and Data for Climate Change and Natural Hazard Governance
面向气候变化与自然灾害治理的人工智能与数据
本专刊关注人工智能与数据方法在气候变化及自然灾害治理中的应用，涵盖风险建模、早期预警、预见性行动与韧性提升，以支撑防灾减灾的科学决策。
客座编委团队：
David Pastor-Escuredo, LifeD Lab, Spain
Dohyung Kim, UNICEF, United States
征稿截止时间：2026 年 11 月 30 日
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5. Artificial Intelligence for Securing Critical Infrastructure and IoT Systems
面向关键基础设施与物联网系统安全防护的人工智能
本专刊聚焦面向关键基础设施与物联网系统的人工智能安全防护，探讨异常检测、威胁情报、联邦学习及可解释、可信人工智能等方法，以应对日益复杂的网络安全威胁。
客座编委团队：
Saman Shojae Chaeikar, Sydney International School of Technology and Commerce, Australia
Mazdak Zamani, SUNY Empire State University, United States
征稿截止时间：2026 年 11 月 30 日
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6. Software Training in High Energy Physics for the AI Era
AI 时代高能物理软件培训的探索与实践
本专刊探讨人工智能时代高能物理领域的软件培训，关注科研人员在科学计算、数据科学与人工智能方面的能力培养，并倡导可复现、可信赖的科研软件实践。
客座编委团队：
Sudhir Malik, University of Puerto Rico at Mayagüez, United States
David Lange, Princeton University, United States
征稿截止时间：2026 年 11 月 30 日
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7. Trustworthy and Privacy-Preserving Collaborative AI Methods for Multicenter Neurodata
面向多中心神经数据的可信、隐私保护协作式 AI 方法
本专刊面向分布式多中心神经数据，探讨可信、隐私保护的协作式人工智能方法，涵盖联邦学习、跨中心泛化与隐私风险评估，以推动神经影像与神经电生理数据建模的可复现性与临床适用性。
客座编委团队：
乔思波，天津工业大学
Cong Liu, NOVA University of Lisbon, Portugal
征稿截止时间：2026 年 12 月 17 日
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期刊介绍
本刊聚焦大数据在人工智能、机器学习与数据挖掘中的研究与应用，涵盖网络安全与隐私、数据驱动的气候科学、医疗健康数据分析及跨行业数据科学落地。期刊已被 Web of Science、Scopus、PubMed、DOAJ 及 Crossref 等国内外知名数据库收录。
本刊 2025 最新影响因子上涨 65%，并晋升至 JCR Q1 分区，学术影响力稳步提升。
图片来源：Journal Citation Reports™
期刊主编 Field Chief Editor
刘欢教授 亚利桑那州立大学，美国
现任美国亚利桑那州立大学 Regents 讲席教授，是美国计算机协会（ACM）、美国人工智能协会（AAAI）、电气电子工程师学会（IEEE）、美国科学促进会（AAAS）会士，在国际数据科学与人工智能领域享有盛誉。
栏目主编 Specialty Chief Editor ·Data-driven Climate Sciences
吴欢教授 中山大学
现任中山大学教授，长期从事水文气象学、水文气候学和水文遥感研究，自主研发的可变入渗产流与主导路径汇流耦合模式 DRIVE，在国际上被评为全球洪水模式发展的里程碑之一。
本刊包括 10 个栏目，覆盖大数据前沿领域：
• Big Data Networks（大数据网络）
• Big Data and AI in High Energy Physics（高能物理中的大数据与人工智能）
• Cybersecurity and Privacy（网络安全与隐私）
• Data Analytics for Social Impact（数据分析的社会影响）
• Data Mining and Management（数据挖掘与管理）
• Data Science（数据科学）
• Data-driven Climate Sciences（数据驱动的气候科学）
• Machine Learning and Artificial Intelligence（机器学习与人工智能）
• Medicine and Public Health（医学与公共卫生）
• Recommender Systems（推荐系统）
欢迎访问期刊主页，了解更多信息。
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