音乐特征分析测试数据集MusicFeatureAnalysisTestDataset-unimelbyuanli
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 音乐特征, 机器学习, 音频分析, 音乐推荐, 音频向量, 数据测试, 音乐流派
数据概述：
该数据集包含来自未知来源的音乐作品的特征数据，用于音乐特征分析和相关模型测试。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态音乐特征集合。
地理范围：数据来源和音乐作品的地理位置未知，为通用音乐特征数据。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
trackID：歌曲的唯一标识符。
title：歌曲标题。
tags：歌曲的标签或流派信息。
loudness：歌曲的响度。
tempo：歌曲的节奏。
time_signature：歌曲的时间签名。
key：歌曲的调性。
mode：歌曲的模式（大调或小调）。
duration：歌曲的持续时间。
vect_1至vect_70：70个音频向量，代表歌曲的各种音频特征。
数据格式：CSV格式，文件名为test_features.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于音乐信息检索、音乐推荐系统、音频特征分析等领域的研究和应用。
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：适用于音乐信息检索、音频信号处理、机器学习等领域的研究，如音乐流派分类、情感分析等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，可用于改进音乐推荐算法、优化音乐搜索功能。
决策支持：支持音乐平台的个性化推荐策略制定，帮助用户发现更多符合其口味的音乐。
教育和培训：作为音乐信息检索、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践音乐特征分析。
此数据集特别适合用于测试和评估音乐特征提取算法，以及探索音乐特征与用户偏好之间的关系，从而提升音乐推荐系统的性能。
