学术论文作者关系及标签预测数据集AcademicPaperAuthorRelationshipandLabelPredictionDataset-tangziang
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 作者关系, 论文引用, 标签预测, 作者识别, 数据挖掘, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文的引用关系、作者信息和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据包含论文发表年份，具体时间跨度未知，但可以推断出论文发表时间范围。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为学术界通用的数据集。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
paper_reference.csv：论文引用关系，包含paper_id和reference_id。
SampleSubmission.csv：提交示例，包含author_id和labels。
labeled_papers_with_authors.csv：带标签的论文作者信息，包含author_id, paper_id, year和label。
author_paper_all_with_year.csv：论文作者信息，包含author_id, paper_id, year。
authors_to_pred.csv：待预测的作者信息，包含author_id。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于学术论文相关数据库，已进行结构化处理。
该数据集适合用于学术论文分析、作者关系挖掘和标签预测等研究。
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：适用于学术论文分析、作者关系网络构建、论文标签预测等研究。
行业应用：可以为学术出版商、科研机构提供数据支持，用于作者识别、论文推荐、学术影响力评估等。
决策支持：支持科研管理部门进行科研项目评估、学术资源分配等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文数据分析。
此数据集特别适合用于探索学术论文之间的引用关系、作者合作模式以及论文标签的预测，帮助用户实现作者识别、论文推荐等目标。
