arXiv学术论文元数据分析数据集_arXiv_Academic_Paper_Metadata_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 元数据, arXiv, 自然语言处理, 文本挖掘, 学术研究, 论文分析, 信息检索
数据概述：
该数据集包含来自arXiv（读作"archive"，意为"存档"）的学术论文元数据，记录了arXiv平台上发布的论文的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据数据内容，可以推断为arXiv平台论文的发布时间。
地理范围：数据涵盖全球范围内的学术论文，主要集中在物理学、数学、计算机科学等领域。
数据维度：数据集包括“id”（论文唯一标识符）、“submitter”（提交者）、“authors”（作者）、“title”（标题）、“comments”（评论）、“journal-ref”（期刊参考）、“doi”（数字对象标识符）、“report-no”（报告编号）、“categories”（类别）、“license”（许可）、“abstract”（摘要）、“versions”（版本信息）、“update_date”（更新日期）和“authors_parsed”（解析后的作者信息）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为arxiv_metadata_dataset.csv，方便数据分析和处理。数据来源于arXiv平台，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于学术论文的分析、研究，以及自然语言处理和信息检索等领域的应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于学术论文分析、文献计量学、科研趋势分析等研究，如论文引用分析、作者合作关系分析、主题演化研究等。
行业应用：可为学术搜索引擎、论文推荐系统、知识图谱构建等提供数据支持，尤其在学术信息检索和内容推荐方面。
决策支持：支持科研机构和出版商的决策制定，如评估研究方向、优化论文推荐策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、信息检索等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文的特点和规律。
此数据集特别适合用于探索学术论文的发表趋势、主题分布、作者合作关系等，帮助用户实现学术研究和信息检索方面的目标。
