新冠疫情知识图谱构建分析数据集COVID-19KnowledgeGraphConstructionandAnalysisDataset-supertramp01
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 知识图谱, 社交网络分析, 论文引用, 疾病传播, 数据可视化, 图数据库, 流行病学
数据概述：
该数据集包含新冠疫情相关的论文引用关系与节点信息，用于构建和分析新冠疫情知识图谱。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可推测为疫情爆发初期至相关研究发布期间。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的学术研究。
数据维度：数据集主要由两部分构成：
covid node.csv：包含论文节点信息，包括论文ID（Id）、论文标题（Label）、时间戳（timeset）和邻接分数（adj_score）等。
covid edge.csv：包含论文间的引用关系，包括引用源（Source）、引用目标（Target）、关系类型（Type）、关系ID（Id）、关系标签（Label）、时间戳（timeset）和权重（Weight）等。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和图数据库导入。此外，还包含用于数据可视化的png图像文件和gephi文件。
来源信息：数据来源于学术论文和相关研究，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于新冠疫情相关的知识图谱构建、社交网络分析和疾病传播研究。
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：适用于流行病学、信息科学、社会网络分析等领域的学术研究，例如分析论文引用关系，揭示疫情传播规律，构建知识图谱等。
行业应用：可以为医疗健康、科研机构提供数据支持，特别是在疫情监测、疾病溯源、科研成果评估等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构进行疫情相关的决策制定，辅助制定防控策略。
教育和培训：作为数据科学、图数据库、社交网络分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解相关理论和方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情期间学术研究的关联关系，分析论文的影响力，构建可视化图谱，从而更好地理解疫情传播的动态和规律。
