论文摘要关系预测提交数据集PaperAbstractRelationPredictionSubmission-aggelikifeka
数据来源：互联网公开数据
标签：论文分析, 文本挖掘, 关系预测, 图神经网络, 学术研究, 机器学习, 知识图谱, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含用于论文摘要关系预测的提交文件，记录了对论文之间关系的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定时间点上的预测结果。
地理范围：数据覆盖范围取决于原始论文摘要的来源，可能涉及全球范围内的学术论文。
数据维度：包括“id”（论文对的唯一标识符）和“predicted”（预测的论文间关系概率）两个字段，用于评估关系预测模型的性能。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_random.csv，便于模型结果的提交和评估。
来源信息：数据来源为Kaggle竞赛，具体信息未在数据集中直接体现。该数据集用于测试和评估论文关系预测模型的性能。
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：适用于学术文献分析、知识图谱构建等研究领域，如论文推荐、学术关系挖掘等。
行业应用：为学术搜索引擎、文献管理工具和研究协作平台提供数据支持，尤其在论文关联分析和学术资源推荐方面。
决策支持：支持科研机构和学术出版商的决策制定，例如优化论文推荐算法、评估研究热点等。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解论文关系预测任务。
此数据集特别适合用于评估和改进论文关系预测模型，帮助用户实现更准确的论文关联分析和知识发现。
