音乐推荐系统用户行为与歌曲元数据分析数据集_Music_Recommendation_System_User_Behavior_and_Song_Metadata_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为分析, 歌曲元数据, 机器学习, 序列预测, 音乐流媒体, 数据挖掘, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体平台的用户行为数据和歌曲元数据信息，旨在用于构建和优化音乐推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照与歌曲静态元数据集合。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球范围内的用户行为与音乐作品信息。
数据维度：数据集包含用户听歌行为数据（如session_id、top1-top5），以及歌曲的元数据，包括歌曲的标题、作曲者、流派、作词人、制作人等信息。
数据格式：数据主要以Parquet和CSV两种格式提供，其中Parquet文件包含歌曲元数据和用户行为标签数据，CSV文件提供用户行为示例数据，方便进行数据处理和分析。数据结构清晰，便于进行分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、用户行为分析、歌曲特征分析等领域的研究与应用。
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：适用于音乐推荐系统、用户行为分析、音乐内容分析等相关领域的学术研究，如用户偏好建模、歌曲相似度计算、推荐算法优化等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐应用开发者提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户体验优化、音乐内容管理等领域具备实用性。
决策支持：支持音乐平台的运营决策，如用户画像构建、热门歌曲预测、内容推荐策略制定等。
教育和培训：作为音乐推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为与推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户听歌行为与歌曲元数据之间的关系，构建个性化推荐模型，提升推荐准确度与用户满意度。
