学术论文标题与作者信息数据集_Academic_Paper_Title_and_Author_Information_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 标题, 作者, 信息检索, 自然语言处理, 文本分析, 数据挖掘, 学术研究
数据概述：
该数据集包含学术论文的标题和作者信息，旨在支持信息检索、文本分析和学术研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但标题内容涉及多个研究领域，推测为全球范围内的学术论文。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引）、“id”（论文唯一标识符）、“title”（论文标题）和“author_ids”（作者ID列表）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data_for_inference.csv，方便数据分析和处理。此外，还包含一个名为faiss_index的索引文件，用于加速检索。
数据来源：数据来源于学术论文相关平台或数据库，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于学术论文标题分析、作者关系挖掘、信息检索系统构建等研究。
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：适用于自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域的学术研究，如论文标题的语义分析、作者合作关系网络构建、论文推荐系统开发等。
行业应用：可为学术搜索引擎、文献管理系统、科研评价平台等提供数据支持，例如改进论文检索的准确性、优化作者画像构建、辅助科研人员发现潜在合作者等。
决策支持：支持科研机构和高校进行科研方向分析、学术影响力评估等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、信息检索、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程，学习相关技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文标题的特征，分析作者之间的合作关系，以及构建高效的信息检索系统，从而提升学术研究的效率和质量。
