IEEEXplore机器学习论文关键词数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,论文,关键词,IEEE Xplore,自然语言处理,学术研究,数据挖掘,文本分析
数据概述：
本数据集包含了从IEEE Xplore数据库中抓取的超过5万篇机器学习领域的论文信息。数据的主要目标是用于训练多标签关键词预测模型，为学术研究和信息检索提供支持。数据集中包含了论文的详细信息，如标题、作者、摘要、关键词等，为深入分析和应用提供了丰富的资源。
数据用途概述：
该数据集可广泛应用于多个研究领域，包括但不限于：
- 关键词预测模型训练：用于训练机器学习模型，以预测论文的关键词，从而提高信息检索的准确性和效率。
- 学术趋势分析：通过分析关键词的分布和变化，了解机器学习领域的研究热点和发展趋势。
- 文本挖掘与自然语言处理：用于研究文本摘要、主题建模、情感分析等自然语言处理任务。
- 学术推荐系统：用于构建个性化的学术论文推荐系统，帮助研究者发现相关的研究成果。
- 知识图谱构建：用于构建机器学习领域的知识图谱，揭示不同研究方向之间的关系。
