情感分类SpotifyAithon数据集EmotionClassifierSpotifyAithonDataset-shashwatkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分类，数据集，音乐推荐，机器学习，自然语言处理，用户行为，情感分析，音乐分析
数据概述：
该数据集来源于Spotify Aithon竞赛，主要记录了用户在使用Spotify时的情感状态及其与音乐互动的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内使用Spotify的用户。
数据维度：数据集包括用户播放的音乐曲目，播放历史，用户情绪标签（如快乐，悲伤，平静等），音乐特征（如节奏，音调等）和用户行为数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify Aithon竞赛的数据提供方，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐系统，用户行为分析和情感分类等领域的研究和应用，特别是在利用音乐特征进行用户情绪预测和推荐个性化音乐方面具有重要价值。
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：适用于音乐推荐系统研究，用户行为分析和情感分类研究，如用户情绪与音乐特征的关系分析，个性化推荐算法开发等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台和相关企业提供数据支持，特别是在个性化推荐，用户画像构建等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的优化，用户情绪管理及策略优化。
教育和培训：作为音乐推荐系统，用户行为分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法，情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户情绪与音乐特征之间的关系，帮助用户实现个性化音乐推荐和用户情绪管理，提高用户体验和满意度。
