学术论文交叉引用数据集AcademicPaperCross-ReferenceDataset-isaiahvh
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 文本挖掘, 引用分析, 标题匹配, 数据集构建, 机器学习, 自然语言处理, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文标题、数据集标题及其对应关系，旨在支持学术论文与数据集之间的交叉引用分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，可视为静态学术资源集合。
地理范围：数据未限制地理范围，涉及的论文和数据集来源广泛。
数据维度：数据集包含多个字段，如：Id（论文唯一标识）, pub_title（论文标题）, dataset_title（数据集标题）, dataset_label（数据集标签）, cleaned_label（清洗后的标签）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于学术论文和相关数据集，经过清洗和标注。
该数据集适合用于学术论文和数据集之间的关联分析，以及文本挖掘、机器学习等领域的研究。
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：适用于学术出版、文献计量学、自然语言处理等领域的研究，例如论文引用网络分析、数据集推荐系统构建等。
行业应用：可以为学术搜索引擎、知识图谱构建等提供数据支持，尤其在提升学术资源检索的准确性和全面性方面。
决策支持：支持科研机构和出版商进行学术资源管理和分析，帮助优化研究方向和资源配置。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解学术论文与数据集之间的关系，进行相关模型训练和实证分析。
此数据集特别适合用于探索学术论文与数据集之间的关联关系，实现学术资源的有效组织和利用，并提升研究效率和学术影响力。
