COVID-19研究文章数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 研究文章, 文本分析, 时间序列, 推荐系统, 情感分析, 机器学习
数据概述
本数据集收集了约1200篇来自NCBI（美国国家生物技术信息中心）的COVID-19相关研究文章，时间跨度从NCBI数据库收录的最早记录至今。数据集旨在为机器学习和数据分析提供基础支持，适用于情感分析、时间序列分析、推荐系统和分类等应用场景。
数据字段定义如下：
1. link：研究文章的URL链接，用于访问原始资源。
2. title：研究文章的标题，提供了文章的核心主题信息。
3. keywords：文章所属的关键词分类，反映研究主题的方向。
4. dates：文章在线发布的日期，支持时间序列分析。
5. abstract：文章的摘要，包含研究方法和假设，是理解文章核心内容的重要部分。
6. conclusion：研究的主要发现和结论。
需要注意的是，部分字段可能存在缺失值（标记为null），用户可根据具体需求进行过滤和筛选，以满足机器学习模型的使用要求。此外，数据集未包含作者或贡献者信息，因为这些字段在当前分析目标中非必要。
数据用途概述
1. 情感分析：通过分析文章中的文本内容，挖掘研究者对待COVID-19相关问题的态度和观点，帮助理解学术界的关注焦点和情绪变化。
2. 时间序列分析：利用文章的发布时间字段，研究COVID-19研究的发表趋势，分析不同时间段内研究热度的变化。
3. 推荐系统：基于关键词和摘要内容，构建推荐系统，为研究人员提供相关性强的研究文章推荐。
4. 分类任务：根据文章的关键词或内容特征，对研究主题进行分类，了解不同研究方向的分布情况。
5. 词频分析：通过分析文章标题、关键词和摘要中的高频词，探究研究热点和趋势。
此外，该数据集还适用于教育培训场景，帮助学习者理解如何从文本数据中提取价值，并应用于实际的机器学习和数据分析任务中。
