编程竞赛代码特征分析数据集_Programming_Contest_Code_Feature_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 编程竞赛, 代码特征, 机器学习, 算法, 数据结构, 编程范式, 计算机科学
数据概述：
该数据集包含来自编程竞赛的代码数据，记录了参赛代码的特征信息，主要用于代码质量评估、算法理解和代码相似度分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态代码特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了编程竞赛中常见的算法题目和代码实现。
数据维度：
contestId：竞赛编号
submissionId：提交编号
problemId：题目编号
Data Structures：数据结构相关特征
Problem Solving Paradigms：问题解决范式相关特征
Graph：图论相关特征
Mathematics：数学相关特征
String Processing：字符串处理相关特征
Geometry：几何相关特征
数据格式：主要为CSV格式，包含train.csv、val.csv、test.csv等，以及node_types.csv等辅助文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于编程竞赛平台，已进行特征提取和结构化处理。
该数据集适合用于代码分析、算法研究和机器学习模型训练。
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：适用于计算机科学与人工智能交叉领域的学术研究，如代码风格分析、算法复杂度评估、代码相似度检测等。
行业应用：可以为在线编程平台、代码自动评估系统等提供数据支持，特别是在代码质量监控、代码推荐和智能辅助编程方面。
决策支持：支持编程教育和培训，帮助学生理解算法和代码实现，提升编程能力。
教育和培训：作为计算机科学、算法设计与分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生深入理解代码特征与算法之间的关系。
此数据集特别适合用于探索代码特征与竞赛成绩之间的关联，帮助用户构建代码评估模型、优化代码编写策略。
