基于情绪的音乐推荐系统数据集-maulipatel18
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐，情绪分析，数据集，机器学习，音乐，情感计算，推荐系统，用户行为
数据概述：该数据集包含用于构建基于情绪的音乐推荐系统的相关数据，记录了用户对音乐的情绪反应和音乐本身的属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，取决于数据集的构建时间。
地理范围：数据覆盖范围不明确，取决于数据集的收集范围，可能包含全球范围的用户。
数据维度：数据集包括音乐的ID、名称、艺术家、音乐风格、情绪标签（例如，快乐、悲伤、愤怒等）、用户对音乐的情绪评分、用户听歌时长、用户反馈等。
数据格式：数据提供的格式通常为CSV或JSON，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于音乐平台的用户听歌行为数据、音乐元数据以及用户的情绪反馈，并可能经过清洗和标准化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、情感分析、机器学习等领域的研究和应用，特别是在基于情绪的音乐推荐、用户行为分析等方面具有重要价值。
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研究、情感分析、用户行为分析等学术研究，如探索音乐与情绪之间的关系、分析用户听歌偏好等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务等提供数据支持，特别是在个性化推荐、音乐内容创作等方面。
决策支持：支持音乐平台进行个性化推荐策略优化和用户体验提升。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统、情感计算等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐的情绪特征与用户偏好之间的关系，帮助用户实现个性化音乐推荐、优化用户体验等目标，为音乐产业提供数据驱动的解决方案。
