新冠病毒文献元数据分析数据集COVID-19LiteratureMetadataAnalysis-qingxiangyan
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠病毒, 疫情, 学术论文, 元数据, 文本分析, 生物医学, 病毒学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Elsevier等出版商的学术论文元数据，记录了与新冠病毒（COVID-19）相关的研究文献信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2020年，反映了疫情爆发初期及相关研究的进展。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的学术研究，涵盖了病毒学、医学、生物学等多个领域。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”、“sha”、“source_x”、“title”、“doi”、“pmcid”、“pubmed_id”、“license”、“abstract”、“risk_factor”、“publish_time”、“authors”、“journal”、“Microsoft Academic Paper ID”、“WHO Covidence”、“has_full_text”、“full_text_file”等字段，涵盖了论文的唯一标识符、标题、摘要、作者、出版时间、期刊、风险因素等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为metadata300.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Elsevier等学术出版平台，已进行结构化处理，方便研究者进行分析。
该数据集适合用于生物医学、病毒学、流行病学等领域的研究，以及文本挖掘、信息检索等技术应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于新冠病毒相关的学术研究，如疫情发展趋势分析、病毒特性研究、治疗方法评估、风险因素分析等。
行业应用：可以为生物医学、制药、医疗健康等行业提供数据支持，特别是在药物研发、疫苗开发、疾病诊断等领域。
决策支持：支持公共卫生领域的决策制定，如疫情监测、防控策略制定、资源分配优化等。
教育和培训：作为生物学、医学、公共卫生等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新冠病毒相关的研究进展。
此数据集特别适合用于探索新冠病毒相关研究的趋势与规律，帮助用户实现对疫情的深入理解，并为相关领域的决策和研究提供数据支持。
