ICML贡献者数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：ICML,机器学习,学术研究,机构比较,论文提交,科研评估,数据挖掘,学术网络
数据概述：
本数据集收录了2017年至2022年间ICML（国际机器学习会议）的论文提交信息，数据来源于ICML官方网站。数据集包含了论文提交者的详细信息，包括但不限于姓名、所属机构、研究领域等。数据集旨在帮助研究人员、学术机构和相关从业者了解ICML参与者的构成及其学术贡献，为学术合作、机构评估和研究趋势分析提供基础支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 机构间学术贡献的比较分析，帮助机构评估其在机器学习领域的研究影响力；
2. 研究者个人贡献的追踪，帮助识别领域内的关键人物及其研究方向；
3. 学术合作网络的构建与分析，揭示机器学习领域的重要合作关系和研究集群；
4. 研究趋势分析，通过时间序列数据了解机器学习领域的热门主题和新兴方向。
此外，数据集也可用于学术机构的战略规划，帮助其优化研究方向和资源分配，提升在国际学术会议中的参与度和影响力。
