音乐平台用户歌曲推荐数据集_Music_Platform_User_Song_Recommendation
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 歌曲信息, 机器学习, 用户画像, 数据分析, 音乐平台, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的用户行为和歌曲信息数据，记录了用户对歌曲的收听、偏好等信息，以及歌曲本身的属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未明确标明地域范围，推测可能为全球范围内的音乐平台用户数据。
数据维度：数据集包括三个主要CSV文件：
cleaned_members.csv：包含用户基本信息，如城市、年龄、性别、注册方式等。
cleaned_songs.csv：包含歌曲信息，如歌曲ID、时长、流派、艺术家、语言等。
cleaned_train.csv：包含用户收听历史数据，用于训练推荐模型。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台用户行为数据，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、用户画像分析、歌曲特征分析等研究。
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、用户行为分析、个性化推荐等方面的学术研究，如基于协同过滤、内容推荐的音乐推荐算法研究。
行业应用：为音乐平台提供数据支持，尤其在优化推荐算法、提升用户体验、个性化音乐推荐等方面具备实用性。
决策支持：支持音乐平台的运营决策，如用户行为分析、市场趋势预测等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的构建与优化。
此数据集特别适合用于探索用户收听行为与歌曲特征之间的关系，帮助用户构建个性化音乐推荐模型，提高推荐准确率。
