数据集概述
本数据集围绕机器学习在营销领域的应用展开，包含文献综述及研究议程相关内容，通过文献计量分析呈现该领域研究趋势、核心文献及主题聚类，涉及优化策略、个性化体验等应用方向，为该领域研究提供参考。
文件详解
- 文献计量数据文件（Scopus _ ML in marketing.csv）
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含Authors（作者）、Title（标题）、Year（年份）、Source title（来源期刊）、Cited by（被引量）、Link（链接）、Affiliations（机构）、Authors with affiliations（带机构的作者）、Author Keywords（作者关键词）、Document Type（文献类型）、Open Access（开放获取状态）等字段
- 文献计量数据文件（Web of Sciences _ ML in marketing.csv）
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含Publication Type（出版物类型）、Authors（作者）、Book Authors（书籍作者）、Book Editors（书籍编辑）、Book Group Authors（书籍团体作者）、Author Full Names（作者全名）、Book Author Full Names（书籍作者全名）、Group Authors（团体作者）、Article Title（文章标题）、Source Title（来源标题）等字段
- 研究规范文件（PRISMA_2020_checklist.docx）
- 文件格式：DOCX
- 内容说明：PRISMA-2020清单文件，用于规范文献综述的研究流程
数据来源
论文“Machine Learning Applications in Marketing: Literature Review and Research Agenda”
适用场景
- 营销领域机器学习应用研究：分析该领域的研究趋势、核心文献及主题聚类
- 学术文献计量分析：基于文献数据开展作者合作、期刊分布、关键词共现等计量研究
- 营销技术研究方向规划：参考研究议程，识别机器学习营销应用的研究缺口与潜在方向
- 学术论文写作参考：为相关主题的文献综述提供文献筛选规范及数据支撑
