Spotify热门歌曲音乐特征与情感分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐,歌曲,流行,音频特征,歌词,情感分析,推荐系统,机器学习,音乐分析
数据概述：
本数据集包含了Spotify上最热门歌曲的集合，以及用于音乐分析和推荐系统的各种属性。它包括音频特征、歌词细节和关于每首歌曲的一般元数据，使其成为机器学习、数据科学和音乐分析项目的绝佳资源。
数据集中的每首歌曲都包含以下特征：
音频特征（从Spotify API提取）：
舞动性：歌曲适合跳舞的程度（0.0 – 1.0）。
能量：歌曲的强度和活动水平（0.0 – 1.0）。
响度：以分贝 (dB) 为单位的整体响度。
言语性：歌曲中口语单词的存在（0.0 – 1.0）。
声学性：歌曲是原声的可能性（0.0 – 1.0）。
器乐性：预测歌曲是否为纯音乐（0.0 – 1.0）。
活泼性：现场观众的可能性（0.0 – 1.0）。
情感值：音乐的积极性或快乐度（0.0 – 1.0）。
速度：歌曲的每分钟节拍数 (BPM)。
调性和模式：音乐的调性和模式（大调/小调）。
基于歌词的特征：
歌词文本：歌曲的完整歌词（如果可用）。
一般歌曲信息：
歌曲名称：歌曲的名称。
艺术家：表演艺术家。
专辑名称：歌曲所属的专辑。
发行年份：歌曲的发行年份。
流派：歌曲的主要流派分类。
流行度得分：Spotify 流行度指标（0 – 100）。
数据用途概述：
此数据集非常适合：
音乐推荐系统：构建协作或基于内容的推荐器。
音频特征分析：发现歌曲特征的趋势。
情感分析：研究歌曲歌词与情感的关系。
热门歌曲预测：使用机器学习来预测歌曲的流行度。
音乐流派分类：训练分类器对音乐进行分类。
