结合NIPS会议论文数据的9个特征数据集CombinedNIPS9FeaturesDataset-highdopamine
数据来源：互联网公开数据
标签：学术研究，数据集，机器学习，特征工程，论文分析，人工智能，自然语言处理，数据挖掘
数据概述： 该数据集结合了NIPS会议论文数据，提取了9个关键特征，记录了论文的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1994年到2015年。
地理范围：数据主要覆盖NIPS会议论文，无特定地理限制。
数据维度：数据集包括论文的标题，作者，摘要，关键词，引用数，下载量，会议年份，主题分类以及一个综合评分等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于NIPS会议的公开论文数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于学术研究，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在论文分类，主题建模和影响力分析等任务中具有重要价值。
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：适用于论文分类，主题建模，学术影响力分析等学术研究，如论文主题趋势分析，作者合作网络研究等。
行业应用：可以为学术界和科研机构提供数据支持，特别是在论文推荐，学术资源管理等方面。
决策支持：支持学术研究方向的决策制定和学术影响力的评估。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解论文分析及相关方法。
此数据集特别适合用于探索学术论文的特征与趋势，帮助用户实现论文分类，主题识别和影响力评估等目标，为学术研究和数据挖掘提供数据支持。
