数据集概述
本数据集包含dblp平台1980篇学术出版物的引用网络数据，通过AMiner平台数据补充，用于区分开创性、非影响力和综述类出版物。数据扩展自SeminalSurveyDBLP数据集，涵盖129,442篇论文的引用关系、dblp标识、发表年份、标题与摘要的词干化及原始文本，以及引用量和领域时间归一化引用计数等信息。
文件详解
- 文件名称：SUSdblp.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含1980篇目标出版物的dblp key、发表年份、标题与摘要（词干化及未词干化）；129,442篇相关论文的引用关系；引用量、领域时间归一化引用计数；开创性论文（A*会议）、综述类论文（综述期刊）、非影响力论文（C类会议且引用量不足10次）的分类标识。
数据来源
dblp（https://dblp.uni-trier.de/）、AMiner（https://aminer.org/）
适用场景
- 学术出版物分类研究: 用于开发和验证区分开创性、综述类和非影响力学术文献的分类模型。
- 引文网络分析: 基于引用关系数据，研究学术文献的影响力传播路径和网络结构。
- 学术影响力评估: 利用领域时间归一化引用计数，分析不同类型出版物的学术影响力差异。
- 计算机科学领域文献计量学研究: 为计算机科学领域的文献计量学分析提供结构化数据支持。
