音乐推荐系统用户行为预测数据集_Music_Recommendation_System_User_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 机器学习, 歌曲信息, 用户画像, 预测模型, 音乐平台, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自在线音乐平台的用户行为数据，用于构建和评估音乐推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的用户，但具体地域信息未明确。
数据维度：
songs.csv：歌曲元数据，包括歌曲ID、时长、流派、艺术家、作曲者、作词者、语言等。
members.csv：用户基本信息，包括用户ID、城市、年龄、性别、注册方式、注册时间、会员到期时间等。
train.csv：训练集，包含用户ID、歌曲ID、用户在平台上的行为来源、是否喜欢该歌曲（目标变量，0表示不喜欢，1表示喜欢）。
test.csv：测试集，包含用户ID、歌曲ID、行为来源，用于预测用户是否喜欢歌曲。
song_extra_info.csv：歌曲的额外信息，包括歌曲ID和ISRC编码。
sample_submission.csv：提交样例，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，便于直接使用。
该数据集适合用于音乐推荐系统的研究、用户行为分析、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：适用于音乐推荐算法的研究，用户偏好分析，以及对音乐平台用户行为的深入理解。
行业应用：为在线音乐平台提供数据支持，用于提升推荐系统的准确性和用户体验，优化个性化推荐。
决策支持：支持音乐平台的产品决策，如歌曲推荐、播放列表生成、用户画像构建等，从而提升用户留存率和平台收益。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员实践相关算法和技术。
此数据集特别适合用于构建基于用户行为的歌曲推荐模型，预测用户对歌曲的喜好程度，从而实现个性化推荐，提升用户满意度。
