开放问题论文引用折叠数据集OpenProblemsPaperCitationFoldsDataset-shitovvladimir
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文，引用分析，数据集，自然语言处理，机器学习，文本挖掘，文献计量学，知识图谱，信息检索
数据概述： 该数据集包含了用于开放问题论文引用预测任务的数据，旨在促进学术论文引用关系的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为论文发表的时间，具体年份范围待定。
地理范围：数据来源于学术论文，涵盖全球范围内的研究机构和学者。
数据维度：数据集包括论文的标题，摘要，作者，发表时间，引用关系（引用的论文ID，被引用的论文ID），以及论文文本的折叠（folds）。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV，文本等，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于学术论文数据库，并经过处理和整理，包括论文文本的提取，引用关系的构建和数据集的折叠。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习，信息检索等领域，特别是在学术论文引用预测，文献推荐，知识图谱构建等任务中具有重要价值。
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：适用于学术论文引用预测，文献推荐，学术影响力分析等研究，如预测论文的引用数量，构建学术知识图谱等。
行业应用：可以为学术搜索引擎，文献管理工具，科研评估机构提供数据支持，特别是在学术论文推荐，学者评价等方面。
决策支持：支持科研机构和学者进行文献管理，学术研究方向选择和学术成果评估。
教育和培训：作为自然语言处理，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解论文引用分析，文本挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索学术论文引用关系，帮助用户实现论文引用预测，文献推荐等目标，为学术研究和科研管理提供数据支持。
