paper-central-data

该数据集包含多个与论文相关的特征，如arxiv_id、categories、primary_category、huggingface_urls、date、upvotes、num_comments、github、num_models、num_datasets、num_spaces、id、proceedings、type、conference_name、authors、title和paper_page。这些特征涵盖了论文的多个方面，包括基本信息、社交互动数据和相关资源链接。数据集分为一个训练集，包含53484个样本，总大小为14414810字节。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

特征

• arxiv_id: 字符串类型
• categories: 字符串序列类型
• primary_category: 字符串类型
• date: 字符串类型
• upvotes: 浮点数类型
• num_comments: 浮点数类型
• github: 字符串类型
• num_models: 浮点数类型
• num_datasets: 浮点数类型
• num_spaces: 浮点数类型
• id: 字符串类型
• proceedings: 字符串类型
• type: 字符串类型
• conference_name: 字符串类型
• authors: 字符串序列类型
• title: 字符串类型
• paper_page: 字符串类型

数据分割

• train: 包含53484个样本，占用14061315字节

数据集大小

• 下载大小: 4976449字节
• 数据集大小: 14061315字节

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • split: train
    • path: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

paper-central-data数据集通过整合学术会议论文的元数据构建而成，涵盖了论文的标题、作者、会议名称、arXiv ID、项目页面、分类信息等关键字段。数据来源包括公开的学术会议论文集和arXiv预印本平台，确保了数据的广泛性和权威性。通过自动化脚本和人工审核相结合的方式，对数据进行清洗和结构化处理，最终生成了高质量的学术论文数据集。

特点

该数据集的特点在于其丰富的元数据字段，不仅包含论文的基本信息，还提供了与论文相关的GitHub项目、模型、数据集和社区互动数据（如点赞数、评论数等）。这些字段为研究学术影响力、知识传播和技术趋势提供了多维度的分析视角。此外，数据集还记录了论文的发布时间和修改历史，便于追踪学术成果的演变过程。

使用方法

paper-central-data数据集适用于学术研究、知识图谱构建和机器学习模型训练等多种场景。研究人员可以通过该数据集分析学术论文的影响力、主题分布和作者合作关系。开发者可利用其元数据字段构建推荐系统或知识库。数据集的训练集可直接用于模型训练，支持自然语言处理任务如文本分类、信息抽取等。使用前需加载Hugging Face库并指定配置路径，确保数据格式与模型需求匹配。

背景与挑战

背景概述

paper-central-data数据集是一个专注于学术论文相关信息的集合，涵盖了论文的多个维度，如会议名称、类别、作者信息、GitHub链接等。该数据集由多个研究机构或团队共同构建，旨在为学术界和工业界提供一个全面的论文资源库，以支持文献检索、学术趋势分析以及跨领域研究。其创建时间可追溯至近年来学术数据开放共享的趋势，反映了学术界对数据驱动研究的日益重视。该数据集不仅为研究人员提供了便捷的论文信息获取途径，还通过整合GitHub项目、模型和数据集链接，推动了学术成果的透明化和可重复性研究。

当前挑战

paper-central-data数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，数据来源的多样性和异构性使得数据清洗和整合成为一项复杂任务，尤其是如何确保不同来源的论文信息格式统一且准确。其次，数据集中包含的GitHub项目、模型和数据集链接的动态性较强，如何实时更新这些信息以保持数据集的时效性是一个重要问题。此外，数据集中涉及的多维度信息（如作者、类别、会议等）如何有效索引和检索，以满足不同研究需求，也是亟待解决的技术难题。这些挑战不仅影响了数据集的使用效率，也对数据集的长期维护提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在学术研究领域，paper-central-data数据集常被用于分析学术论文的流行趋势和影响力。通过该数据集，研究者可以追踪不同会议和期刊中论文的引用次数、讨论热度以及相关模型的更新频率，从而评估学术成果的即时影响力和长期价值。

衍生相关工作

基于paper-central-data数据集，已有多项研究探讨了学术论文的影响力预测模型和学术网络分析工具。这些工作不仅深化了对学术传播机制的理解，还推动了学术评价方法的创新，为学术界提供了新的研究方向和工具。

数据集最近研究

最新研究方向

在学术论文数据管理领域，paper-central-data数据集的最新研究方向聚焦于利用其丰富的元数据特征，如会议名称、类别、作者信息等，进行学术影响力分析与预测。研究者们正探索如何通过该数据集中的upvotes、num_comments等互动指标，结合机器学习模型，量化论文的学术影响力。此外，该数据集还被用于构建学术社交网络，分析作者合作模式及其对科研成果传播的影响。这些研究不仅推动了学术评价体系的智能化发展，也为科研资源的优化配置提供了数据支持。