数据集概述
本数据集包含一组Python脚本，用于对气凝胶在储能领域的研究进行文献计量分析和预测洞察。脚本基于Scopus数据库数据，涵盖关键词爆发分析、语义聚类、研究趋势预测等功能，支持理解该领域全球研究动态及未来发展方向。
文件详解
数据集包含一个目录下的5个Python脚本文件，具体如下：
- 目录名称：Python Scripts for Advancing Aerogel Research for Energy Storage Bibliometric Trends and Predictive Insights from Machine Learning and Deep Learning/
- 脚本文件列表：
- Top2Vec and Xgboost research evolution forecast.py：.py格式，用于研究演进趋势预测
- Annual number of publications forecast.py：.py格式，用于年度出版物数量预测
- Textual semantic clustering BERT PaCMAP HDBSCAN.py：.py格式，用于文本语义聚类分析
- Burst keywords plotting aerogel recent frequency.py：.py格式，用于爆发关键词频率可视化
- Top 10 keywords.py：.py格式，用于提取和展示高频关键词
适用场景
- 气凝胶储能领域文献计量分析：快速获取该领域研究趋势、热点关键词及发展脉络
- 机器学习在文献分析中的应用：验证Top2Vec、XGBoost等算法在学术数据预测中的效果
- 材料科学研究支持：辅助气凝胶储能研究人员识别领域前沿方向
- 科研数据分析工具开发：作为学术数据分析脚本模板，支持类似领域研究复现
