KKBOX用户参与度建模数据集KKBOXUserEngagementModelingDataset-pawelwmm
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐，用户参与，数据集，机器学习，用户行为分析，音乐流媒体，用户活跃度，数据分析
数据概述： 该数据集由KKBOX提供，记录了用户在音乐流媒体平台上与音乐内容互动的数据，适用于用户参与度建模和音乐推荐系统的优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据覆盖了KKBOX服务的多个国家和地区。
数据维度：数据集包括用户ID、歌曲ID、播放次数、播放时间、播放列表信息、用户信息（如性别、年龄、注册日期等）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于KKBOX的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐系统、用户行为分析、机器学习模型训练等领域的应用，特别在预测用户参与度、优化推荐算法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的优化、用户行为模式的研究，如用户偏好的识别、音乐内容的推荐策略分析等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台提供数据支持，特别是在用户参与度提升、个性化推荐策略制定方面。
决策支持：支持音乐内容的推荐和用户参与度的预测，帮助平台制定更好的内容推荐和用户互动策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析、推荐系统优化等技术。
此数据集特别适合用于探索用户在音乐流媒体平台上的参与度规律与趋势，帮助用户实现更准确的用户行为预测和推荐算法优化，提升用户体验和平台活跃度。
