时间序列论文数据集Time-SeriesPapersScopusDataset-gregorypap
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列，论文，数据集，学术研究，机器学习，数据分析，文献计量学，科研资源
数据概述： 该数据集包含来自Scopus数据库的时间序列相关论文数据，记录了时间序列领域的研究论文及关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的学术研究，包括多个国家和地区的学者发表的论文。
数据维度：数据集包括论文标题、作者、发表年份、期刊/会议名称、关键词、摘要、引用次数等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Scopus数据库的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于时间序列领域的学术研究、文献计量分析及机器学习模型训练，特别是在论文趋势分析、关键词研究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：适用于时间序列领域的学术研究，如论文趋势分析、关键词演变研究等。
行业应用：可以为科研机构和高校提供数据支持，特别是在文献计量分析、科研趋势预测等方面。
决策支持：支持科研项目管理、论文选题和学术合作策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、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时间序列研究及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索时间序列领域的学术研究趋势与热点，帮助用户实现论文趋势分析、关键词研究等目标，为科研决策和学术研究提供数据支持。
