机器学习论文元数据集

机器学习论文元数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,研究论文,元数据,时间序列,学术分析,研究趋势,作者分析

数据概述：
本数据集包含了2022年12月至2024年12月期间的机器学习领域研究论文元数据，每月最多收录500篇论文。数据集通过Arxiv API获取，涵盖了论文的标题、作者、发表日期、摘要以及论文发表的月份等关键信息，为研究机器学习领域的最新发展趋势和学术动态提供了重要的数据支持。

数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括但不限于：
1. 跟踪机器学习领域的研究趋势，识别新兴技术方向和热门主题。
2. 分析作者合作网络，研究学术界的合作模式和影响力分布。
3. 探索机器学习研究主题的演变规律，了解领域发展的动态变化。
4. 构建论文推荐系统，帮助研究人员快速发现相关领域的研究成果。
此外，数据集还可用于学术培训和教育，帮助学习者了解机器学习领域的研究现状和发展脉络。