科研论文数据分析集ArXiv论文数据集2023-hhgttg
数据来源：互联网公开数据
标签：科研论文，数据集，机器学习，自然语言处理，学术研究，文本分析，知识图谱，信息检索
数据概述： 该数据集包含来自ArXiv的10000篇科研论文数据，记录了论文的主要信息，包括标题，作者，摘要，主题分类，引用次数等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的科研机构和研究者。
数据维度：数据集包括论文的标题，作者，摘要，主题分类，发表时间，引用次数等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于ArXiv的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于科研论文分析，自然语言处理，文本分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在论文分类，主题识别，引用分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于科研文献分析，主题趋势研究以及学术影响力评估等学术研究，如论文主题的演变，研究热点分析等。
行业应用：可以为科研机构，大学图书馆等提供数据支持，特别是在科研文献的管理，信息检索等方面。
决策支持：支持科研机构对科研人员的绩效评估及科研项目的优先级排序。
教育和培训：作为自然语言处理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析，信息检索及相关技术。
此数据集特别适合用于探索科研论文的分类特征与引用趋势，帮助用户实现论文主题识别，引用分析等目标，为科研管理与学术研究提供数据支持。
