ICML论文作者及引用作者数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学术研究,引用分析,双盲评审,机器学习,作者识别,引用模式
数据概述：
本数据集来源于对国际机器学习大会（ICML）论文的引用和作者信息的抓取，旨在研究双盲评审的有效性。数据集包含了ICML论文中作者及其引用的作者信息，通过分析引用模式来尝试推断作者身份。数据内容涉及论文引用网络和作者关联信息，为研究学术引用行为和作者识别提供了基础。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 学术引用分析：研究作者的引用模式、引用网络结构以及引用行为对学术影响力的影响。
2. 双盲评审有效性研究：通过分析引用和作者信息，探讨双盲评审机制在学术评审中的作用和效果。
3. 作者识别与归因：利用引用信息尝试识别论文作者身份，研究作者匿名情况下的识别可能性。
4. 学术网络研究：分析作者之间的引用关系，理解学术社区的网络结构和知识传播路径。
5. 论文推荐与发现：基于引用关系，探索论文推荐算法，为研究者提供相关学术资源发现的工具。
此数据集适合用于学术研究、技术开发和教育等领域，帮助研究者深入了解学术引用行为及其在学术评审和知识传播中的作用。
