音乐推荐用户行为与歌曲元数据数据集MusicRecommendationUserBehaviorandSongMetadata-brahmateja
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 歌曲元数据, 机器学习, 推荐系统, 数据分析, 音乐, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在音乐平台上的行为数据以及歌曲的元数据信息，用于构建和评估音乐推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可推测为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未限制地理范围，可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含用户会话ID（session_id）以及用户在特定会话中可能喜欢的歌曲的top5列表（top1-top5），同时包含歌曲的元数据，如歌曲标题、作曲者、流派、作词者、制作人等信息。
数据格式：数据以Parquet和CSV两种格式提供，Parquet格式用于存储结构化数据，CSV格式提供示例数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统的研究与开发，以及用户行为分析和歌曲特征挖掘。
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：适用于推荐系统、用户行为分析、音乐信息检索等领域的学术研究，如个性化推荐算法的优化、用户偏好建模等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、在线音乐商店等提供数据支持，特别是在提升用户体验、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持音乐平台进行用户画像分析、歌曲推荐策略优化、内容运营决策等。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户在音乐平台上的行为模式，构建个性化推荐模型，提升推荐准确性和用户满意度。
