新冠疫情相关医学论文数据集_COVID_19_Related_Medical_Papers
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 医学论文, 学术研究, 文本分析, 疫情传播, 病毒学, 生物医学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的关于新冠疫情的医学论文元数据，记录了论文的关键信息，包括标题、摘要、作者、发表时间、期刊等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围通常覆盖新冠疫情爆发及发展期间，具体时间范围取决于原始论文的发表时间，从2019年末至今。
地理范围：数据覆盖全球范围内的研究，反映了不同国家和地区在新冠疫情相关的研究进展。
数据维度：数据集包括论文的唯一标识符(cord_uid、sha)、来源(source_x)、标题(title)、DOI、PMCID、PubMed ID、摘要(abstract)、发表时间(publish_time)、作者(authors)、期刊(journal)等关键信息。
数据格式：主要为CSV格式的metadata.csv文件，以及辅助文件Abstract_Title_embd.pkl和extracted_data.xlsx，便于进行文本分析、信息提取和数据挖掘。
来源信息：数据来源于PubMed Central (PMC) 等公开学术数据库，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于新冠疫情相关的研究，包括疫情传播、病毒学、药物研发、临床试验等多个领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于流行病学、病毒学、生物医学等领域的学术研究，例如疫情传播模式分析、病毒变异研究、药物疗效评估等。
行业应用：可以为医药行业、公共卫生机构提供数据支持，特别是在新药研发、疫苗开发、疫情监测与预警等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构在疫情应对、资源调配、政策制定等方面的决策。
教育和培训：作为生物医学、公共卫生、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新冠疫情相关的研究进展。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情相关的科学研究成果、趋势与规律，帮助用户实现知识发现、决策优化和科学研究。
