数据集概述
本数据集是针对AI与机器学习在药物制剂设计领域的文献计量分析结果，重点覆盖口服药物递送方向。数据基于2023至2025年7月Scopus数据库的英文期刊文献，包含出版趋势、国家机构贡献、关键词共现等分析内容，反映全球该领域的研究动态与合作情况。
文件详解
该数据集包含一个目录下的多种格式文件，具体说明如下：
- 数据文件（CSV格式）：
- Scopus-10-Analyze-Author.csv：作者分析数据
- Scopus-10-Analyze-Year.csv：年度出版趋势数据
- Scopus-136-Analyze-Affiliation.csv：机构分析数据
- Scopus-136-Analyze-Country.csv：国家贡献数据
- Scopus-136-Analyze-FundingSponsor.csv：资助机构分析数据
- 可视化报告（PDF格式）：
- Scopus-Analyze-Affiliation.pdf：机构分析报告
- Scopus-Analyze-FundingSponsor.pdf：资助机构分析报告
- Scopus-Analyze-Country.pdf：国家分析报告
- Scopus-Analyze-Year.pdf：年度趋势分析报告
- Scopus-Analyze-Author.pdf：作者分析报告
- 图像文件（SVG/JPG/PNG格式）：
- Scopus-Analyze-Affiliation.svg/jpg/png：机构分析可视化图
- Scopus-Analyze-FundingSponsor.svg：资助机构分析可视化图
- Scopus-Analyze-Country.svg/jpg/png：国家分析可视化图
- Scopus-Analyze-Year.svg/jpg：年度趋势可视化图
- Scopus-Analyze-Subject.svg：主题分析可视化图
数据来源
Scopus数据库
适用场景
- 药物制剂研究：分析AI/ML在药物制剂领域的应用现状与趋势
- 学术产出分析：研究全球该领域的国家、机构及作者贡献情况
- 科研合作研究：探索AI与药物制剂交叉领域的国际合作网络
- 技术应用研究：识别AI在优化药物配方、提升药物特性中的实际应用方向
- 政策制定参考：为医药科技领域的研发资源分配与合作策略提供数据支持
