论文引用预测提交结果数据集PaperCitationPredictionSubmissionResults-ratibaderfoul

数据来源：互联网公开数据

标签：论文引用, 学术网络, 机器学习, 预测模型, 引文分析, 文本分析, 图分析, 提交结果

数据概述：该数据集包含用于论文引用预测任务的提交结果，记录了模型对论文间引用关系的预测概率。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于评估特定时间点的预测性能。地理范围：数据未限制地理范围，适用于全球范围内的学术论文引用关系分析。数据维度：主要包括两个字段：“id”（论文对的唯一标识符）和“predicted”（模型预测的引用概率）。数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于结果分析和模型评估。来源信息：数据集来源于论文引用预测竞赛或研究项目，其中包含了模型预测的引用概率。该数据集适合用于评估论文引用预测模型的性能，并进行相关分析。

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、学术网络分析等领域的研究，如评估不同模型的预测准确性、分析影响引用关系的因素等。行业应用：可以为学术搜索引擎、论文推荐系统等提供数据支持，提升推荐的精准度。决策支持：支持科研机构和出版商进行论文影响力评估、学术趋势分析等。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的案例，用于模型评估、结果分析等实训。此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，并深入研究影响论文引用的因素，从而优化预测模型，提升学术资源的有效利用。