音乐推荐用户行为数据集_Music_Recommendation_User_Behavior_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, 音乐流媒体, 用户画像, 音乐偏好, 数据挖掘
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信息，记录了用户对歌曲的播放、收藏等互动行为，以及歌曲的基本属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可推测为全球范围内的音乐流媒体用户。
数据维度：
songs.csv：歌曲的ID、时长、流派、艺术家、作曲者、作词者和语言等信息。
members.csv：用户的会员信息，包括城市、年龄、性别、注册方式、注册时间和会员到期时间。
song_extra_info.csv：歌曲的额外信息，包括歌曲名称和国际标准录音编码（ISRC）。
train.csv：训练集，包含用户ID、歌曲ID、用户行为（是否喜欢，target=1为喜欢，0为不喜欢）、来源渠道、来源页面和来源类型等。
test.csv：测试集，包含用户ID、歌曲ID、来源渠道、来源页面和来源类型，用于预测用户对歌曲的喜好。
数据格式：CSV格式，包含songs.csv, members.csv, song_extra_info.csv, train.csv, test.csv五个文件，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于音乐推荐系统、用户行为分析、个性化推荐等研究。
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、用户画像构建等学术研究，如用户偏好挖掘、歌曲相似度计算、推荐算法评估等。
行业应用：为音乐流媒体平台、数字音乐服务提供商提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化、音乐内容运营等方面。
决策支持：支持平台制定精准的用户推广策略、优化音乐内容推荐算法、提升用户粘性。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统原理。
此数据集特别适合用于探索用户对音乐的喜好与行为模式，构建个性化推荐模型，提升用户满意度和平台用户活跃度。
