音乐推荐系统用户行为与歌曲信息数据集_Music_Recommendation_System_User_Behavior_and_Song_Information_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 歌曲信息, 机器学习, 预测模型, 音乐数据, 用户画像, 歌单
数据概述：
该数据集包含来自在线音乐平台的数据，记录了用户对歌曲的播放行为以及歌曲的详细信息，旨在用于构建和评估音乐推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为一段时间内收集的用户行为数据。
地理范围：数据来源未明确指出，但考虑到歌曲语言的多样性，推测为全球范围或多个国家/地区的用户数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，包括：
songs.csv：歌曲的ID、时长、流派ID、艺术家、作曲者、作词者和语言等信息。
test.csv：测试集，包含用户ID、歌曲ID、用户来源平台、页面来源等信息，用于预测用户是否会播放歌曲。
members.csv：用户的ID、城市、年龄、性别、注册方式、注册时间和会员到期时间等信息。
train.csv：训练集，包含用户ID、歌曲ID、用户来源平台、页面来源以及目标变量（target，表示用户是否播放歌曲）。
sample_submission.csv：提交样例，用于提交预测结果。
song_extra_info.csv：歌曲的额外信息，包括歌曲ID、名称和ISRC。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于导入和处理。数据已进行初步的清洗和整理，方便直接用于数据分析和建模。
该数据集特别适合用于构建推荐系统，预测用户对歌曲的喜好，并进行用户画像分析。
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、用户行为分析、个性化推荐算法等方面的学术研究，如探索协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐模型等。
行业应用：为在线音乐平台、流媒体服务等提供数据支持，用于改进推荐算法、提升用户体验、优化歌单推荐策略、进行用户细分和市场分析。
决策支持：支持音乐平台的运营决策，例如歌曲推广、用户画像分析、个性化广告投放等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统的工作原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户对音乐的偏好，构建个性化推荐模型，预测用户是否会播放特定歌曲，并优化推荐系统的性能，实现更精准的推荐结果。
