Spotify用户行为数据集

Spotify用户行为数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify,音乐推荐,用户行为分析,特征工程,机器学习模型,音乐特征分析,协同过滤,内容推荐
数据概述：
本数据集包含250个匿名Spotify用户的听歌记录，每位用户约有100首歌曲，总数据量为28469行。每首歌曲的特征包括舞动性、愉悦性、音调、能量等，这些特征通过Spotify API提取。数据集旨在支持推荐系统模型的开发与验证，特别适用于基于协同过滤和内容推荐的算法研究，以实现用户间的相似匹配。
数据用途概述：
该数据集适用于音乐推荐系统的开发与优化，包括训练和评估基于协同过滤与内容推荐的算法模型。研究人员可利用此数据集分析用户行为模式，优化推荐算法的性能；音乐平台可借此提升个性化推荐的准确性；教育机构和学习者则可将其用于推荐算法原理的教学与实践。