数据集概述
本数据集是《Trends, Approaches, and Gaps in Scientific Workflow Scheduling: A Systematic Review》的补充材料，包含Jupyter笔记本、综述文档及数据提取表单，覆盖2010-2023年科学工作流调度算法研究，用于分析调度目标、技术及计算系统等维度的趋势与缺口，助力相关领域研究与实践。
文件详解
- 代码文件（*.ipynb，共9个）
- 示例文件：5_studies_vs_dataset_size.ipynb、9_studies_objectives_vs_techniques.ipynb等
- 文件格式：IPYNB
- 内容说明：用于研究数据分类与分析的Jupyter笔记本，涵盖研究与数据集规模、目标与技术、计算系统等维度的关联分析
- 数据文件（.xls/.xlsx，共2个）
- 文件名称：1_Selection_Process_StArt.xls、2_Data_Extraction_Form.xlsx
- 文件格式：XLS、XLSX
- 内容说明：包含研究筛选流程记录（1_Selection_Process_StArt.xls）和数据提取表单（2_Data_Extraction_Form.xlsx）
- 文档文件（README.MD）
- 文件格式：MD
- 内容说明：数据集说明文档，介绍仓库内容、文件结构及使用方法
- 其他文件（1_Selection_Process_StArt.start）
- 文件格式：START
- 内容说明：研究筛选流程相关的辅助文件
数据来源
《Trends, Approaches, and Gaps in Scientific Workflow Scheduling: A Systematic Review》配套仓库
适用场景
- 科学工作流调度研究：分析2010-2023年该领域的算法趋势、技术缺口及研究热点
- 工作流管理系统优化：为开发科学工作流管理系统提供调度算法选型与优化的参考依据
- 计算资源调度研究：探究不同计算系统（云、雾、网格等）下工作流调度的适配策略
- 学术综述辅助分析：支持计算机科学领域相关综述的元分析与数据验证工作
