COVID_19_疫情生物医学文献分析数据集_COVID_19_Biomedical_Literature_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19, 生物医学, 文献分析, 文本挖掘, 疫情研究, 学术研究, 摘要分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自预印本服务器 bioRxiv 和 medRxiv 以及其他来源的生物医学文献，记录了与 COVID-19 疫情相关的研究论文。主要特征如下：
时间跨度：数据集中论文的发表时间跨度涵盖了 COVID-19 疫情爆发至今的时期。
地理范围：数据主要关注全球范围内的 COVID-19 相关研究。
数据维度：包括论文的唯一标识符（paper_id）、标题（title）、作者（authors）、机构（affiliations）、摘要（abstract）、全文（text）、参考文献（bibliography）等，以及元数据文件（metadata）中包含的出版时间、DOI、PMC ID、PubMed ID、许可证信息等。
数据格式：数据集以 CSV 格式提供，包含多个文件，如 biorxiv_medrxiv.csv、comm_use_subset.csv、noncomm_use_subset.csv 和 metadata.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的预印本服务器和相关学术数据库，经过整理和清洗，以便于研究和应用。
该数据集适合用于 COVID-19 相关的生物医学研究和文本挖掘、机器学习等技术应用。
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 COVID-19 疫情相关的生物医学研究，包括疾病传播、病毒特性、治疗方法、疫苗研发等方面的研究。
行业应用：可以为制药行业、医疗机构和公共卫生部门提供数据支持，特别是在药物研发、疫情监测、临床决策等方面。
决策支持：支持政府部门和科研机构制定疫情应对策略和资源分配方案。
教育和培训：作为生物医学、流行病学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解 COVID-19 疫情。
此数据集特别适合用于探索 COVID-19 相关研究的趋势、发现新的研究方向，以及构建预测模型，帮助用户更好地理解和应对疫情。
