音乐推荐系统挑战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统,音乐建议,用户行为分析,音乐特征,用户画像,机器学习,数据挖掘
数据概述：
本数据集旨在支持音乐推荐系统的开发与研究，包含了用户行为数据、歌曲特征数据及用户信息数据。数据集主要由以下几部分组成：
- train.csv：包含用户行为数据，记录了用户在不同界面和入口点触发的音乐播放事件，以及用户后续的重复 listening 行为。
- test.csv：用于模型预测的测试集，包含与 train.csv 相似的用户行为数据。
- songs.csv：提供歌曲的基本信息，包括歌曲长度、流派、艺术家、语言等特征。
- members.csv：记录用户的基本信息，如城市、年龄、性别、注册方式及注册时间等。
- song_extra_info.csv：补充歌曲的额外信息，如歌曲名称和国际标准录音码（ISRC）。
数据用途概述：
该数据集适用于音乐推荐算法的开发与优化、用户行为建模、音乐特征分析及用户画像构建等场景。具体用途包括：
- 用户行为建模：通过分析用户在不同界面和入口点的音乐播放行为，构建用户兴趣模型。
- 音乐推荐算法开发：利用歌曲特征和用户行为数据，训练推荐算法，实现个性化音乐推荐。
- 用户画像分析：基于用户的注册信息和行为数据，构建用户画像，支持精准营销和个性化服务。
- 机器学习竞赛：为音乐推荐系统相关的机器学习竞赛提供数据支持，推动算法技术的创新与应用。
通过本数据集，研究人员和开发者可以深入了解用户与音乐之间的互动模式，探索音乐推荐系统的核心算法与应用场景，为实际业务提供数据支持与决策参考。
