Spotify个人喜好歌曲数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐推荐,个人喜好,歌曲数据分析,音乐品味,用户行为
数据概述：
本数据集包含个人Spotify播放列表中的歌曲信息，涵盖各种风格和流派的音乐作品，旨在帮助用户发现和推荐符合个人喜好的歌曲。数据集字段包括：
song_name：歌曲名称
artist：艺术家姓名
album：专辑名称
release_date：发行日期
duration_ms：歌曲时长（毫秒）
popularity：歌曲在Spotify上的流行度评分
danceability：歌曲的舞蹈性得分
energy：歌曲的能量水平得分
key：歌曲调性（音乐理论中的调）
loudness：歌曲的响度（分贝）
mode：歌曲的音乐模式（大调或小调）
speechiness：歌曲中人声的比例得分
acousticness：歌曲的 acoustic（原声）属性得分
instrumentalness：歌曲中乐器的比例得分
liveness：歌曲的现场感得分
valence：歌曲的情感得分
tempo：歌曲的平均节拍速度（BPM）
数据集来源于个人Spotify账户，反映了一定的音乐偏好和聆听习惯，可以用于音乐推荐系统的研究和开发。
数据用途概述：
该数据集适用于音乐推荐算法的开发、个性化音乐服务的设计、用户行为分析、音乐市场研究等多种场景。研究人员可以利用此数据集探索音乐推荐系统的有效性；音乐服务提供商可据此优化音乐推荐策略；音乐爱好者则可以通过分析自己的播放列表，更好地了解和发现新歌曲。此外，该数据集也适合用于音乐学、心理学等相关领域的研究，帮助理解音乐偏好和情感的关系。
