论文与代码关联数据集PaperWithCodeDataset-cshao676
数据来源：互联网公开数据
标签：学术研究，机器学习，数据集，论文引用，代码关联，深度学习，计算机科学，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自PaperWithCode平台的学术论文与代码关联数据，记录了机器学习领域的研究论文及其对应的代码实现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的学术机构和研究者，主要涉及计算机科学和人工智能领域的学术论文。
数据维度：数据集包括论文标题、作者、发表年份、论文摘要、引用次数、代码链接、代码实现语言等信息。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于PaperWithCode平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于学术研究、机器学习及人工智能等领域，特别是在论文引用分析、代码实现研究及学术影响力评估中具有重要应用价值。
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：适用于机器学习、深度学习及人工智能领域的学术研究，如论文引用网络分析、代码实现效果评估等。
行业应用：可以为学术界和工业界提供数据支持，特别是在论文引用分析、代码实现验证及学术影响力评估方面。
决策支持：支持学术研究方向的决策制定和学术影响力的评估，帮助研究者制定更好的研究计划和策略。
教育和培训：作为计算机科学和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文与代码实现的关联及学术影响力评估方法。
此数据集特别适合用于探索学术论文与代码实现的关联性，帮助用户实现学术影响力评估、论文引用分析及代码实现效果研究，促进学术研究与实际应用之间的结合。
