音乐推荐系统数据历史数据集_Music_Recommendation_System_Historical_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 深度学习, 数据历史, 时序分析, 音频特征, 用户行为, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估音乐推荐系统的数据，记录了音乐推荐系统的历史数据和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从"History"命名推测为历史数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测为全球范围。
数据维度：数据集包括CSV文件中的数值型数据，可能包括音频特征、用户行为数据等。
数据格式：CSV格式，文件名为DAEHistory_MSD_beta1.csv，以及.pt格式的PyTorch模型文件，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集或研究项目，已进行预处理和特征工程。
该数据集适合用于音乐推荐系统、时序数据分析和深度学习模型的训练与评估。
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：适用于音乐推荐系统、时序数据分析和深度学习领域的学术研究，如用户行为预测、音乐特征建模等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、在线音乐商店等提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的算法优化和性能评估，帮助平台提升推荐质量和用户满意度。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐推荐系统的构建和优化。
此数据集特别适合用于探索音乐特征与用户行为之间的关系，从而提升推荐系统的预测精度和用户体验。
