音乐推荐系统Spotify歌曲二分类数据集MusicRecommendationSystemSpotifySongBinaryClassificationDataset-corneliusjustin
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, 歌曲推荐, 二分类, 音乐特征, 机器学习, 情感分析, 音乐流派, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的歌曲数据，记录了多首歌曲的音乐特征，用于构建二分类模型，以预测或推荐歌曲。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时期的歌曲特征快照。
地理范围：数据来源于Spotify平台，歌曲可能来自全球范围。
数据维度：包括danceability（舞曲性）、energy（能量）、key（调性）、loudness（响度）、mode（模式）、speechiness（说话性）、acousticness（声学性）、instrumentalness（器乐性）、liveness（活跃度）、valence（情感）、tempo（速度）、duration_ms（时长，单位：毫秒）、time_signature（拍号）、title（歌曲标题）、first_artists（主要艺术家）、all_artists（所有艺术家）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Spotify平台歌曲信息，已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、歌曲分类和情感分析等领域的数据建模和机器学习应用。
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、情感分析和机器学习算法的学术研究，如歌曲特征对用户喜好的影响分析、音乐流派识别等。
行业应用：为音乐流媒体平台和音乐推荐系统提供数据支持，特别是在个性化推荐、歌曲相似度分析、用户行为预测等方面。
决策支持：支持音乐平台优化歌曲推荐算法，提升用户体验和平台留存率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和音乐信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索歌曲特征与用户偏好之间的关系，帮助用户构建音乐推荐模型，实现个性化音乐推荐。
