神经科学前沿论文数据集FrontiersinNeuroscienceArticlesDataset-markoarezina
数据来源：互联网公开数据
标签：神经科学，论文，数据集，学术研究，机器学习，文本分析，自然语言处理，生物医学
数据概述： 该数据集包含来自神经科学前沿期刊（Frontiers in Neuroscience）的文章，记录了大量神经科学领域的学术论文信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的神经科学研究，涉及多个国家和研究机构。
数据维度：数据集包括论文标题、摘要、关键词、作者信息、发表日期、期刊信息、研究领域、引用次数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于神经科学前沿期刊的公开数据库，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于神经科学、学术研究、机器学习及自然语言处理等领域的研究和应用，特别是在论文分类、主题识别和学术影响力分析等方面具有重要价值。
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：适用于神经科学领域的学术研究，如论文主题分类、作者影响力分析等。
行业应用：可以为科研机构和大学提供数据支持，特别是在文献管理、学术合作网络分析等方面。
决策支持：支持学术研究项目的选题确定、文献回顾和成果评估。
教育和培训：作为神经科学、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文分析与研究方法。
此数据集特别适合用于探索神经科学领域的研究趋势与热点，帮助用户实现论文主题分类、作者影响力分析等目标，为神经科学的研究和教育提供数据支持。
