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目录
一、数据集详细介绍
（一）数据来源与背景
（二）数据构成
（三）数据文件说明
二、常见用途
（一）推荐系统研究
（二）自然语言处理与文本挖掘
（三）社会网络分析
（四）知识图谱构建
（五）用户建模与分析
三、下载方式
（一）GitHub
（二）文章置顶数据集
一、数据集详细介绍
（一）数据来源与背景
CiteULike 数据集来源于 CiteULike 网站，该网站自 2004 年 11 月起作为免费的 Web 服务提供。用户在网站上看到感兴趣的论文后，点击按钮可将指向该论文的链接添加到自己的个人图书馆中，同时 CiteULike 会自动提取引文详细信息，并存储指向论文的链接以及用户定义的一组标签。
（二）数据构成
以 citeulike-a 数据集为例，它包含了 5551 个用户、16980 篇文献、46391 个标签、44709 篇引用以及 204987 个用户 - 文献对。每篇文献有标题、摘要和标签等信息，但像作者、分组、发布日期和关键词等信息在一些研究中未被使用。
（三）数据文件说明
- citations.dat：记录文献之间的引用关系，每行对应一个节点的边，例如第 1 行 “3 2 485 3284” 表示有 3 条边连接到节点 0，其 ID 分别为 2、485 和 3284。
- item-tag.dat：记录每篇文献对应的标签，每行对应一篇文献的标签，但该版本未预处理，标签数量可能比论文中使用的多。
- mult.dat：每篇文献的词袋模型表示。
- raw-data.csv：原始数据，需注意其使用 1 为起点的索引，与其他 dat 文件的 0 为起点索引不同。
- tags.dat：列出所有标签，按标签 ID 排序。
- users.dat：用户 - 文献矩阵，即评分矩阵。
- vocabulary.dat：对应 mult.dat 文件中的单词。
二、常见用途
（一）推荐系统研究
可用于构建和测试各种推荐算法，如基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。通过对用户与文献的交互数据进行分析，为用户提供真实的实验环境，以评估推荐算法的准确性和性能。例如，可以根据用户的浏览历史和收藏的文献，为其推荐相关的学术论文，提高用户发现有价值文献的效率。
（二）自然语言处理与文本挖掘
文献的标题、摘要和关键词等文本信息可用于自然语言处理任务，如文本分类、聚类、情感分析、关键词提取等。通过对大量文献文本的挖掘，可以发现学术领域的热点话题、研究趋势和文献之间的语义关系，为研究人员提供更深入的文献理解和分析工具。
（三）社会网络分析
用户与文献之间的交互数据以及用户之间的关系数据，可用于构建和分析学术社交网络。例如，通过分析用户共同收藏的文献或用户之间的关注关系，可以发现学术社区中的用户群体、研究兴趣相似的用户以及学术影响力较大的用户，进而研究学术社交网络的结构、演化和信息传播规律。
（四）知识图谱构建
文献、作者、标签、引用等信息可用于构建学术知识图谱。将学术文献、作者、研究机构、关键词等实体以及它们之间的关系整合到一个知识图谱中，可以实现更高效的学术知识组织、检索和推荐，为研究人员提供更全面、更系统的知识导航和发现服务，促进学术知识的传播和创新。
（五）用户建模与分析
用户的行为数据和收藏的文献数据可用于构建用户模型，分析用户的研究兴趣、学术背景、阅读习惯等特征。通过对用户模型的深入分析，可以为个性化推荐、学术社交推荐、研究合作推荐等应用提供有力支持，同时也有助于了解学术用户的行为模式和需求，为学术服务平台的设计和优化提供参考。
三、下载方式
（一）GitHub
1. CiteULike-A 数据集
GitHub 仓库：https://github.com/js05212/citeulike-a
2. CiteULike-T 数据集
GitHub 仓库：https://github.com/js05212/citeulike-t
3. CiteULike180 数据集
GitHub 仓库：https://github.com/LIAAD/KeywordExtractor-Datasets
（二）文章置顶数据集
CiteULike-A 数据集
以上全面介绍了 CiteULike 数据集。若你对数据集的某个部分想进一步了解，或有其他相关需求，欢迎随时告知。