数据集概述
本数据集是关于机器学习技术预测家庭用水消耗的系统文献综述过程记录，包含六个工作表，分别对应文献综述的不同阶段，从初始文献收集到最终高质量研究筛选，完整呈现综述流程及各阶段文献信息与评估结果。
文件详解
- 文件名称：A Systematic Literature Review on Machine Learning Techniques for Predicting Household Water Consumption.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：
- Initial Set：含Scopus等数据库收集的原始文献，字段包括标题、作者、期刊、年份、来源、摘要
- Duplicates Removed：移除重复后的文献集，字段与Initial Set一致
- Abstract Screened：通过摘要筛选的文献，字段与前述一致
- Corpus Screened：经深度内容筛选的文献，部分文献摘要为None
- Quality Assessment：含10项质量标准（如目标清晰度、可视化使用、可复现性）的0-1分评分，及报告质量、可信度、严谨性、相关性等计算指标
- Final Set：最终入选的高质量研究，字段包括机器学习技术（MLT）、MLT特征、评估类型、选择因素、优缺点、出版物类型及DOI
适用场景
- 文献综述方法研究：分析系统文献综述从初始收集到最终筛选的全流程管理模式
- 机器学习技术应用分析：研究机器学习技术在家庭用水预测领域的应用类型与特征
- 研究质量评估：基于10项质量标准分析家庭用水预测相关研究的质量分布
- 家庭用水预测研究趋势：通过最终入选文献探索该领域的研究重点与发展方向
