百万歌曲数据集子集MillionSongDatasetSubset-anuragbanerjee
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，数据集，歌曲，音频分析，机器学习，推荐系统，音乐信息检索，音频特征
数据概述： 该数据集是百万歌曲数据集（Million Song Dataset, MSD）的一个子集，包含了MSD中部分歌曲的音频特征和元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度涵盖了从早期录音到现代音乐的多个年代。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括歌曲的标题、艺术家、专辑、发布年份、音频特征（如节奏、音高、音色等）以及其他元数据。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于百万歌曲数据集，并已进行整理和子集划分。
该数据集适合用于音乐信息检索、音频分析、机器学习和推荐系统等领域的研究和应用。
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：适用于音乐推荐系统、音乐风格分类、音频特征分析等研究，如基于音频特征的歌曲相似度分析、音乐风格识别等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐服务等提供数据支持，特别是在个性化推荐、歌曲搜索等方面。
决策支持：支持音乐平台的歌曲管理、用户体验优化和推荐策略制定。
教育和培训：作为音乐技术、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐分析、机器学习等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐的特征和规律，帮助用户实现音乐推荐、歌曲分类等目标，为音乐产业和技术发展提供数据支持。
