音乐收听行为数据集MusicListeningBehaviorDataset-sharanharsoor
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 收听行为, 用户行为分析, 推荐系统, 音乐偏好, 数据挖掘, 艺术家, 播放次数
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的用户收听行为数据，记录了用户对不同艺术家的音乐播放次数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为用户在一定时间段内的收听记录快照。
地理范围：数据未限定地理范围，理论上可代表全球范围内的音乐收听行为。
数据维度：包括“userid”（用户ID）、“artistid”（艺术家ID）、“artist_name”（艺术家姓名）和“plays”（播放次数）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为music_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台用户行为记录，经过匿名化处理，保留了用户和艺术家的关联关系以及播放次数。
该数据集适合用于用户行为分析、音乐推荐系统构建等领域。
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：适用于用户行为分析、音乐偏好研究、推荐算法评估等学术研究。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于优化推荐算法、个性化音乐推荐、用户行为分析等。
决策支持：支持音乐平台的产品决策和市场策略制定，如优化音乐内容推广、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户音乐偏好，构建个性化推荐模型，以及分析艺术家受欢迎程度与用户播放行为之间的关系，从而实现更精准的音乐推荐和用户体验优化。
