论文引用预测数据集-nikitaomare
数据来源：互联网公开数据
标签：学术研究，论文引用，数据集，自然语言处理，机器学习，文献计量学，引文分析，科研评估
数据概述：该数据集包含用于预测学术论文引用情况的数据，记录了学术论文的元数据、文本内容和引用关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在近几十年内的学术论文。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的学术论文，主要来源于各个学术期刊和会议。
数据维度：数据集包括论文的标题、摘要、关键词、作者、发表时间、引用数量、引用关系以及论文全文等信息。
数据格式：数据通常以CSV、JSON或文本格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于学术论文数据库（如Web of Science、Scopus、PubMed等）以及学术搜索引擎（如Google Scholar），并已进行清洗和整合。
该数据集适合用于自然语言处理、机器学习、信息检索等领域的研究，特别是在论文引用预测、学术影响力评估等技术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：适用于学术论文引用预测、学术影响力评估、文献计量学研究等，如预测论文的未来引用量、分析学术论文的引用网络等。
行业应用：可以为科研机构、出版商等提供数据支持，特别是在科研成果评估、学术期刊影响因子预测等方面。
决策支持：支持科研项目的立项评估、学术资源的分配以及科研人员的职业发展规划。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习及文献计量学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解引文分析与预测技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文的引用规律和影响因素，帮助用户实现论文引用量的预测、学术影响力评估等目标，为科研管理和学术评价提供数据支持。
