Spotify音乐推荐数据集SpotifyMusicRecommendationDataset-marcosleao
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，推荐系统，数据集，Spotify，机器学习，用户行为，音频特征，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自 Spotify 平台的音乐数据，主要用于音乐推荐系统的研究和开发。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含了 Spotify 平台上大量的音乐和用户交互数据。
地理范围：数据主要来源于 Spotify 用户的音乐收听行为，覆盖全球范围。
数据维度：数据集包括歌曲的元数据（如艺术家，专辑，发布日期，流派等），音频特征（如节奏，能量，音调等），用户播放历史记录，用户对歌曲的交互行为（如喜欢，跳过等）。
数据格式：数据提供多种格式，如 CSV，JSON 等，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于 Spotify 平台的公开数据，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于音乐推荐系统，用户行为分析，音频特征分析，机器学习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：适用于音乐推荐算法，用户行为分析，音乐偏好建模等研究，如基于内容的推荐，协同过滤推荐等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐推荐服务提供数据支持，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和内容推荐，帮助平台提升用户粘性和内容消费。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及音乐学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，音乐数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户音乐偏好，音乐推荐算法的优化，帮助用户实现个性化音乐推荐，提升用户体验。
