音乐特征与用户喜好分析数据集MusicFeaturesandUserPreferenceAnalysis-nicolsguerreroc
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, Spotify, 音乐特征, 用户喜好, 机器学习, 音频分析, 数据挖掘, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，记录了歌曲的音频特征以及用户对歌曲的喜好程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态音乐特征数据集。
地理范围：数据来源于Spotify平台，未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包括13个音频特征和1个用户喜好标签。音频特征包括：danceability（舞动性）、energy（能量）、key（音阶）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（说话性）、acousticness（声学性）、instrumentalness（器乐性）、liveness（活力）、valence（情感）、tempo（速度）、duration_ms（时长，毫秒）和time_signature（拍号）。用户喜好标签“liked”表示用户是否喜欢这首歌（0代表不喜欢，1代表喜欢）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv。
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、推荐系统、情感分析等领域的学术研究，例如探索音乐特征与用户喜好之间的关系。
行业应用：为音乐流媒体平台提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户行为分析等方面。
决策支持：支持音乐平台优化歌曲推荐算法，提升用户体验。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐特征和用户偏好。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户喜好的关联，构建音乐推荐模型，预测用户对音乐的喜好程度，从而提升推荐系统的准确性。
