歌曲推荐数据集-noorsaeed
数据来源：互联网公开数据
标签：歌曲推荐，音乐，数据集，用户行为分析，机器学习，推荐系统，音乐流媒体，个性化
数据概述： 该数据集包含了用户对歌曲的收听，评价等行为数据，主要用于构建和评估歌曲推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段，具体时间范围未明确。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID，歌曲ID，歌曲元数据（如艺术家，专辑，流派等），用户对歌曲的交互行为（如播放次数，收藏，评分，评论等）。
数据格式：数据提供为CSV或其他结构化文本格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台或数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统的研究与开发，用户行为分析，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于音乐推荐算法的开发和评估，用户行为分析，音乐偏好研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，社交音乐应用等提供数据支持，用于个性化推荐，用户体验优化等。
决策支持：支持音乐平台的推荐策略制定，用户画像分析，以及音乐内容推广。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户音乐偏好，构建个性化推荐模型，帮助用户发现更多喜欢的音乐，同时提升平台的用户粘性和活跃度。
