音乐推荐用户行为序列数据集MusicRecommendationUserBehaviorSequence-molteh
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 序列数据, 歌单, 歌曲, 推荐系统, 数据挖掘, 时序分析
数据概述：
该数据集包含用户在音乐平台上的行为序列数据，记录了用户在特定歌单中收听歌曲的顺序。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用户在特定时间段内的行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球音乐平台用户行为。
数据维度：主要数据项包括playlist_id（歌单ID）和track_id（歌曲ID），以序列化的形式呈现，反映用户在歌单内的听歌顺序。
数据格式：CSV格式，文件名为train_sequential.csv，便于进行序列分析和推荐算法的训练。
来源信息：数据来源于音乐推荐相关的研究或项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于音乐推荐算法的开发、用户行为模式分析等。
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、序列模式挖掘等领域的研究，如用户偏好分析、基于序列的推荐算法研究等。
行业应用：可为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于改进推荐系统、优化用户体验。
决策支持：支持音乐平台制定个性化推荐策略，提升用户粘性和平台活跃度。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解序列数据处理和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户听歌行为的内在规律，构建更精准的音乐推荐模型，提升用户满意度。
