百万歌曲数据集-音乐分析与推荐系统-歌曲与用户-2011-bivanmallick
数据来源：互联网公开数据
标签：百万歌曲,音乐数据分析,推荐系统,用户行为,歌曲元数据,音乐趋势,艺术家分析
数据概述：
百万歌曲数据集是一个庞大的音乐相关数据集合，来源于多个网站，涵盖了超过一百万首歌曲及其用户的交互数据。该数据集由两个主要文件组成：“triplet_file”和“metadata_file”，提供了丰富的信息资源。
triplet_file：
triplet_file记录了用户与歌曲的交互信息，包含了2,000,001个独特的用户ID。字段包括：
user_id：唯一标识与歌曲互动的用户。
song_id：唯一标识每首歌曲，作为用户与歌曲之间的关键链接。
listen_time：记录用户聆听每首歌曲的时长，有助于理解用户的参与度和对歌曲的兴趣。
metadata_file：
metadata_file提供了详细的歌曲信息，涵盖了1,000,001首歌曲。字段包括：
song_id：每首歌曲的唯一标识。
title：显示每首歌曲的标题或名称。
release：包含歌曲的发行日期信息，为数据集增加了时间背景。
year：指定每首歌曲的原始发行年份，有助于了解音乐的历史发展。
artist_name：展示每首歌曲的艺术家或音乐团体名称，支持基于艺术家的分析。
数据集还包括用户对歌曲的评分，这些评分反映了用户在收听后的反馈。百万歌曲数据集是进行音乐数据分析、构建推荐系统、探索用户偏好和音乐趋势的宝贵资源。
数据用途概述：
该数据集适用于多种音乐相关数据分析任务，包括推荐系统开发、用户行为研究、艺术家分析以及音乐趋势研究。研究人员和开发人员可以利用此数据集来更好地理解用户偏好、预测歌曲流行度、评估艺术家影响力，以及优化音乐推荐算法。此外，数据集还适合用于音乐教育和普及，帮助学习者了解音乐产业的多样性和复杂性。
