用户行为音乐推荐数据集UserBehaviorMusicRecommendationDataset-kyrylveremiov
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 音乐推荐, 机器学习, 数据分析, 移动应用, 用户画像, 运营商数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自移动应用的用户行为数据，记录了用户在音乐推荐场景下的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为一段时间内收集的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据来源和字段内容，可能集中于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括用户ID、目标变量（如点击、播放等）、设备类型、制造商类别、操作系统类别、SIM卡数量、用户标签、通话时长、黑名单标识、到期天数、服务使用标志及计数、用户余额总和、最近缴费天数、未活跃天数、短信发送计数、URL访问类别计数、应用流量、应用使用计数、活动类型、礼物类型、上月服务标志、上月封禁时长、上月封禁次数、上月总消费、上月home网络流量、上月漫游费用、上月短信费用、上月漫游短信费用、上月内容费用、上月订阅费用、上月订阅占比、上月活跃天数、上月通信费用、上月连接费用、上月缴费次数、上月缴费总额、上月P2P支付费用、上月支付次数、上月语音通话费用、上月语音通话时长等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为train_music.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于用户在移动应用上的行为记录，具体来源未明确说明。
该数据集适合用于用户行为分析、音乐推荐系统构建和用户画像研究。
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：适用于用户行为分析、推荐系统、用户画像等方向的学术研究，例如用户偏好预测、个性化推荐算法优化等。
行业应用：可以为音乐平台、移动应用提供数据支持，特别是在用户行为分析、用户画像构建、个性化推荐等领域。
决策支持：支持移动应用的产品优化、用户增长策略制定，以及用户体验提升。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户在音乐推荐场景下的行为规律，构建用户偏好模型，优化推荐策略，提升用户粘性。
