歌曲推荐数据集SongRecommendationDataset-wahyufadli
数据来源：互联网公开数据
标签：歌曲推荐，音乐，数据集，机器学习，协同过滤，用户行为，推荐系统，数据分析
数据概述： 该数据集包含用于构建和评估歌曲推荐系统的数据，记录了用户对歌曲的交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不确定，取决于数据集的具体版本。
地理范围：数据覆盖范围不确定，通常为全球范围或特定地区。
数据维度：数据集包括用户ID，歌曲ID，用户对歌曲的评分（或播放次数，点击次数等），歌曲元数据（如歌手，专辑，流派等）。
数据格式：数据提供为CSV或其他文本格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台，学术研究或其他数据共享平台，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于推荐系统，机器学习和数据分析等领域，特别是在个性化推荐，用户行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于推荐算法，用户行为分析等学术研究，如协同过滤，基于内容的推荐等。
行业应用：可以为音乐平台，流媒体服务等行业提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户体验优化等方面。
决策支持：支持音乐平台的推荐策略优化，帮助平台提高用户粘性和歌曲曝光率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和推荐系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户对音乐的偏好和推荐算法的效果，帮助用户实现个性化推荐，提升用户体验等目标，为音乐平台的运营和发展提供数据支持。
