学术论文引用关系数据集AcademicPaperCitationRelationship-fang565
数据来源：互联网公开数据
标签：论文引用, 学术研究, 引文分析, 知识图谱, 图神经网络, 文本挖掘, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文之间的引用关系、发表年份和期刊信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖1978年至2013年的论文发表年份。
地理范围：数据集未明确标注地理范围，但数据来源于学术论文，可能涵盖全球范围内的学术研究。
数据维度：数据集包含两部分数据：train_data.csv和test_data.csv。 train_data.csv包括paper_id（论文唯一标识符）、year（发表年份）、venue（期刊或会议名称）和references（引用的论文id列表）；test_data.csv包含source（引用论文的paper_id）、target（被引用论文的paper_id）和edge_id（引用关系ID）。
数据格式：CSV格式，包含两个独立的文件：train_data.csv和test_data.csv，便于进行关系分析和图结构构建。
来源信息：数据来源于学术论文，具体来源未明确标注，但提供了论文ID、发表信息和引用关系。
该数据集适合用于学术论文引用关系的研究、知识图谱构建、图神经网络模型训练等。
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：适用于引文分析、学术影响力评估、论文推荐、以及科研趋势分析等方面的研究。
行业应用：可以为学术出版、知识管理、科研评估等行业提供数据支持，如用于构建学术知识图谱、辅助科研决策等。
决策支持：支持科研机构和高校进行学术资源管理、学科发展规划、以及科研人员绩效评估。
教育和培训：作为数据科学、信息检索、以及图数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生理解论文引用关系，并进行数据挖掘和建模。
此数据集特别适合用于探索论文引用网络的结构特性，分析论文的影响力传播，以及预测未来的研究趋势。
