DBLP|学术研究数据集|引文网络数据集

displayName: DBLP (Citation Network Dataset)
license:
- DBLP Custom
mediaTypes:
- Text
paperUrl: http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/KDD08-Tang-et-al-ArnetMiner.pdf
publishDate: "2008"
publishUrl: https://www.aminer.org/citation
publisher:
- Tsinghua University
- IBM
tags:
- Thesis
taskTypes:
- Graph Classification

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# 数据集介绍
## 简介
该数据集仅用于研究目的。引文数据从 DBLP、ACM、MAG（Microsoft Academic Graph）和其他来源中提取。第一版包含 629,814 篇论文和 632,752 次引用。每篇论文都与摘要、作者、年份、地点和标题相关联。
该数据集可用于网络和边信息的聚类、研究引文网络中的影响力、寻找最有影响力的论文、主题建模分析等。
## 引文
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@inproceedings{tang2008arnetminer,
title={Arnetminer: extraction and mining of academic social networks},
author={Tang, Jie and Zhang, Jing and Yao, Limin and Li, Juanzi and Zhang, Li and Su, Zhong},
booktitle={Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining},
pages={990--998},
year={2008}
}
```

## Download dataset
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AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

DBLP数据集的构建基于计算机科学领域的学术文献，涵盖了广泛的研究主题。该数据集通过自动抓取和人工校对相结合的方式，从DBLP网站上收集了大量的学术论文信息。这些信息包括论文标题、作者、出版年份、期刊或会议名称等关键元数据。此外，DBLP还通过与外部数据库的链接，进一步丰富了数据集的内容，确保了数据的全面性和准确性。

特点

DBLP数据集以其庞大的规模和多样性著称，包含了超过300万篇学术论文，涉及计算机科学领域的各个子学科。该数据集的特点之一是其高度结构化的数据格式，便于研究人员进行数据分析和挖掘。此外，DBLP数据集还具有良好的更新机制，能够及时反映学术界的最新动态，为研究者提供了宝贵的资源。

使用方法

研究人员可以通过访问DBLP的官方网站或使用其API接口，获取所需的数据。数据集的使用方法多样，既可以用于文献计量分析，也可以用于构建学术网络和进行知识图谱研究。此外，DBLP数据集还支持多种数据导出格式，如XML和JSON，方便用户进行进一步的数据处理和分析。通过这些方法，研究人员可以充分利用DBLP数据集，推动计算机科学领域的研究进展。

背景与挑战

背景概述

DBLP（Digital Bibliography & Library Project）数据集，由德国萨尔兰大学的Michael Ley教授于1995年创建，旨在为计算机科学领域的研究提供一个全面的文献索引。该数据集收录了大量学术论文、会议记录、技术报告等，涵盖了计算机科学及其相关领域的广泛主题。DBLP的建立极大地促进了学术信息的共享与传播，成为全球计算机科学研究者不可或缺的资源。其影响力不仅体现在学术界，还对工业界的技术创新和教育领域的知识传播产生了深远影响。

当前挑战

DBLP数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据整合与标准化成为一个难题。其次，随着计算机科学领域的快速发展，DBLP需要不断更新和扩展，以保持其时效性和全面性。此外，数据集的规模庞大，如何高效地存储、检索和管理这些数据也是一个重要的技术挑战。最后，随着开放获取和数据共享的趋势，DBLP还需应对数据隐私和版权保护的问题，确保数据使用的合法性和道德性。

发展历史

创建时间与更新

DBLP数据集创建于1993年，由德国凯泽斯劳滕大学的Michael Ley教授发起。自创建以来，DBLP持续更新，目前已成为计算机科学领域最全面和权威的文献数据库之一。

重要里程碑

DBLP的重要里程碑包括：1995年，DBLP开始提供在线访问服务，极大地促进了学术交流；2002年，DBLP与美国计算机学会（ACM）合作，进一步扩展了其收录范围；2010年，DBLP引入了自动更新机制，确保数据的实时性和准确性。这些里程碑不仅提升了DBLP的影响力，也推动了计算机科学领域的知识传播和技术进步。

当前发展情况

当前，DBLP数据集已发展成为全球最大的计算机科学文献数据库，收录了超过400万篇论文和2000多个期刊、会议记录。DBLP不仅为研究人员提供了丰富的学术资源，还通过其强大的搜索和推荐功能，极大地提高了科研效率。此外，DBLP的开源性质和持续的技术创新，使其在学术界和工业界都具有广泛的应用和深远的影响。

发展历程

• DBLP首次发表，作为德国凯泽斯劳滕大学计算机科学系的一个项目，旨在收集和索引计算机科学文献。

  1993年
• DBLP开始提供在线访问，成为学术界广泛使用的文献检索工具。

  1995年
• DBLP数据集被整合到DBLP合作项目中，进一步扩展了其覆盖范围和功能。

  2002年
• DBLP开始提供XML格式的数据下载，方便研究人员进行更深入的分析和研究。

  2007年
• DBLP推出新的用户界面，增强了用户体验和数据检索效率。

  2012年
• DBLP数据集的规模突破了300万条记录，成为全球最大的计算机科学文献数据库之一。

  2017年

常用场景

经典使用场景

在计算机科学领域，DBLP数据集被广泛用于学术文献的索引和检索。该数据集收录了大量计算机科学领域的会议论文、期刊文章和书籍，为研究人员提供了一个全面且易于访问的文献资源库。通过DBLP，研究者可以快速查找特定领域的最新研究成果，进行文献综述，以及追踪学术趋势。

解决学术问题

DBLP数据集解决了学术界在文献管理和知识发现方面的多个关键问题。首先，它通过自动化索引和分类，极大地提高了文献检索的效率和准确性。其次，DBLP为研究者提供了一个统一的接口，使得跨领域的文献比较和分析成为可能。此外，该数据集还支持学术社区的协作和知识共享，促进了跨学科的研究合作。

衍生相关工作

DBLP数据集的广泛应用催生了众多相关的经典工作。例如，基于DBLP的文献推荐系统研究，推动了个性化推荐技术的发展。同时，DBLP数据集也被用于研究学术网络的结构和演化，产生了大量关于学术合作和知识传播的学术论文。此外，DBLP还为自然语言处理和信息检索领域的研究提供了丰富的数据资源，促进了这些领域的发展。