音乐情感分析数据集MusicEmotionAnalysisDataset-rithikkotha
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐情感, 歌词分析, 音乐流派, 情感分析, 自然语言处理, 音乐推荐, 机器学习, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自互联网的音乐数据，记录了歌曲的艺术家、曲目、发行日期、流派、歌词以及情感相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐信息数据集使用。
地理范围：数据未限定，可能涵盖全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括艺术家、歌曲名称、发行日期、流派、歌词文本以及多种情感和音乐特征。情感特征包括与约会、暴力、世界/生活、夜晚/时间、煽动性、家庭/福音、浪漫、交流、猥亵、音乐、运动/地点、光/视觉感知、家庭/精神、喜欢/女孩、悲伤、感受、舞曲性、响度、声学性、器乐性、情感值、能量、主题和年龄等。
数据格式：CSV格式，文件名为 Music Dataset.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于音乐情感分析、歌词分析、音乐流派分类以及音乐推荐系统的构建。
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：适用于音乐学、情感计算、自然语言处理等领域的学术研究，如歌词情感分析、音乐风格识别、情感与音乐特征关联性分析等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务和娱乐公司提供数据支持，特别是在个性化音乐推荐、音乐内容分析、用户情绪识别等方面。
决策支持：支持音乐行业的市场调研、音乐创作与发行策略制定，帮助企业更好地了解用户偏好。
教育和培训：作为音乐分析、情感计算、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐与情感的联系。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的情感表达模式，以及不同音乐特征对用户情绪的影响，帮助用户构建更智能的音乐推荐系统。
