虚构音乐流媒体平台Sonify用户行为与音乐推荐模拟数据集-dsptlp
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流媒体,用户行为,推荐系统,数据分析,机器学习,虚拟数据,音乐推荐,用户画像,音乐目录,用户参与度,订阅模式
数据概述：
本数据集是一个为虚构音乐流媒体平台Sonify生成的合成数据集合，旨在模拟现实世界中的场景，适用于音乐流媒体领域的分析、可视化和机器学习任务。数据集包含匿名用户画像、音乐目录、用户行为、参与度指标和订阅详情等多种信息，为预测用户行为、分析收听习惯、测试推荐算法等提供了多样化的实验机会。
数据集包含以下关键要素：
用户画像：包含匿名用户的年龄、性别、地理位置等人口统计信息以及账户详细信息。
音乐目录：包括歌曲、专辑和艺术家的元数据，如流派、发行年份和流行度评分。
收听行为：模拟用户的活动数据，包括歌曲播放次数、跳过次数、重复播放次数和会话持续时间。
参与度指标：用户交互行为的信息，如点赞、分享和播放列表添加次数。
订阅详情：关于免费和付费账户类型的见解以及用户流失模式。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析和研究场景，包括：
探索用户参与度趋势。
构建推荐系统，使用协同过滤或基于内容的过滤方法。
分析订阅模式下的用户流失预测。
实验性地进行收听习惯的时间序列分析。
注意事项：
- 该数据集是完全合成的，不代表真实世界的数据。
- 仅用于教育和研究目的。
