引文网络数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：引文网络,学术研究,论文引用,学术图谱,知识图谱,网络分析,数据分析
数据概述：
本数据集来源于多个学术数据库，包括DBLP、ACM、MAG（微软学术图谱）等，旨在构建一个全面的引文网络。数据集包含大量论文及其相互之间的引用关系，原始版本收录了629,814篇论文和632,752条引用记录。最新版本（DBLP-Citation-network V12）进一步扩展至4,894,081篇论文和45,564,149条引用关系，数据截至2020年4月9日。该数据集为研究学术领域的知识流动、学科演化及学术影响力评估提供了丰富的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多种学术和研究场景，包括但不限于：
1. 学术网络分析：研究论文之间的引用关系，揭示学术领域的演化趋势和研究热点。
2. 知识图谱构建：利用引文网络构建学科知识图谱，支持学术资源整合与可视化。
3. 学术影响力评估：分析论文被引情况，评估研究者的学术贡献和影响力。
4. 数据驱动决策：为高校、科研机构和政策制定者提供数据依据，优化学术资源配置。
5. 教育与培训：用于教学场景，帮助学生理解学术研究的网络结构和知识传播规律。
该数据集为学术研究提供了重要的基础资源，适用于研究人员、数据科学家、政策制定者以及教育机构等多种用户群体。
