神经信息处理系统大会NIPS论文引用数据集NIPS2022论文引用数据集-kolosovanatoliy
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，论文引用，学术研究，自然语言处理，文本分析，知识图谱，影响力分析
数据概述： 该数据集包含了2022年神经信息处理系统大会（NIPS，现更名为NeurIPS）收录论文的引用关系数据，旨在支持对机器学习领域论文的引用和影响力的分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要聚焦于2022年及之前发表的NIPS论文。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的学术论文，特别是NIPS大会收录的论文及其引用关系。
数据维度：数据集包括论文的标题，作者，摘要，关键词，发表年份，引用论文列表，被引论文列表等信息。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于NIPS官方网站，学术论文数据库（如谷歌学术，Semantic Scholar等），已进行清洗和标准化处理，以确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于学术研究，文本挖掘，知识图谱构建以及机器学习领域的影响力分析等。
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分析，作者影响力评估，研究领域演进趋势分析等研究，如论文引用网络的构建，热点话题的追踪等。
行业应用：可以为学术出版机构，科研管理部门提供数据支持，特别是在科研成果评估，学术影响力评价等方面。
决策支持：支持科研项目的立项，学术资源的分配，研究方向的规划等决策。
教育和培训：作为数据科学，自然语言处理及信息检索等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文引用关系分析。
此数据集特别适合用于探索机器学习领域论文的引用规律，评估研究成果的影响力，帮助用户实现学术论文的引用分析，作者影响力评估等目标，为学术研究和科研管理提供数据支持。
