科研论文引用分析数据集ScientificPaperCitationAnalysisDataset-shoucoco
数据来源：互联网公开数据
标签：学术研究, 论文引用, 学术文献, 引文分析, 数据挖掘, 科学计量学, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自Scopus数据库的科研论文数据，记录了论文的元数据及引用信息，适用于学术研究和引文分析。主要特征如下：
时间跨度：数据主要来源于2024年发表的论文，但具体时间跨度取决于Scopus数据库的收录范围。
地理范围：数据来源于全球范围内的学术出版物，涵盖不同国家和地区的研究成果。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如作者、作者全名、作者ID、论文标题、年份、期刊名称、卷号、期号、文章编号、起始页码、结束页码、页数、被引用次数、DOI、链接、机构、带机构的作者、摘要、作者关键词、索引关键词、出版商、赞助商、会议名称、会议日期、会议地点、会议代码、PubMed ID、文献类型、出版阶段、开放获取、来源、EID等。
数据格式：CSV格式，文件名为scopusdata.csv，易于进行数据分析和处理。
该数据集适合用于科学计量学研究、学术趋势分析和引文网络构建。
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：适用于学术研究、文献计量学、科学学等领域的研究，如论文引用分析、学术影响力评估、研究热点追踪等。
行业应用：可以为科研机构、出版商、图书馆等提供数据支持，用于学术资源管理、期刊评价、科研项目评估等。
决策支持：支持学术机构和研究人员的决策制定，如科研项目立项、学术合作、人才引进等。
教育和培训：作为科学计量学、信息检索、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术研究的规律与趋势。
此数据集特别适合用于探索学术论文的引用模式、影响力评估，以及科研领域的趋势分析，帮助用户更好地理解学术研究的演进和发展。
