社交媒体与商业智能研究趋势学术论文数据集-综合分析-2000-2024-akma1xz
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体,商业智能,学术论文,文献计量学,趋势分析,引文分析,文本挖掘,研究领域,数据分析
数据概述：
本数据集精心收集了387篇学术出版物，这些出版物探讨了社交媒体和商业智能的各个方面。数据集包含了每篇出版物的详细元数据，如标题、作者、摘要、发表年份、文章类型以及发表的期刊或会议。其中还包括引用次数和研究领域，这使得该数据集成为社交媒体分析、情感分析、商业智能及相关学科领域中进行文献计量分析、趋势检测和文献综述的宝贵资源。
数据内容：
数据集包含15列，每列捕获了研究论文的特定属性。以下是每列的描述：
ID：数据集中每条记录的唯一标识符。
Title（标题）：学术论文的标题。
DOI：数字对象标识符，提供指向出版物的永久链接。
Author（作者）：为论文做出贡献的作者列表。
Abstract（摘要）：研究论文的摘要，提供了对研究目标、方法和发现的见解。
Year（年份）：论文发表的年份。
Article Type（文章类型）：指示出版物的类型（例如，会议论文、文章、书章）。
Publication Name（出版物名称）：发表论文的期刊或会议的名称。
Number-of-Cited-References（引用参考文献数量）：论文中引用的参考文献数量。
Times Cited（被引用次数）：该论文被其他作品引用的次数。
Research Areas（研究领域）：论文所属的一般研究领域（例如，计算机科学、工程学）。
WOS Category（WOS类别）：与Web of Science分类相关的特定类别或子领域。
WOS Index（WOS索引）：论文在Web of Science中的索引。
Keywords（关键词）：作者提供的用于描述论文主要主题的关键词。
Keyword Plus（关键词增强）：从论文的引用参考文献的标题中提取的附加关键词。
数据应用：
该数据集可用于多种用途，包括但不限于：
趋势分析：识别社交媒体和商业智能研究中新兴的趋势和热门话题。
引文分析：分析引文模式，以确定特定出版物的影响和相关性。
合作网络：绘制作者和机构合作趋势。
文本挖掘：对摘要和关键词进行文本挖掘，以揭示潜在的主题。
研究评估：进行文献计量评估，以评估该领域研究人员和机构的生产力和影响力。
数据收集与预处理：
该数据集通过从Web of Science（WOS）中提取文献计量数据进行整理，确保包含全面且高质量的元数据。所有记录都经过标准化处理，以确保一致性和完整性，从而方便分析。
