音乐播放列表预测分析数据集-adakuinem
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐，播放列表，预测，分析，推荐系统，用户行为，数据挖掘，机器学习
数据概述：
该数据集包含音乐播放列表数据，用于预测和分析用户收听行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不明确，但包含了大量的播放列表及相关信息。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但可能包含全球用户数据。
数据维度：数据集包括播放列表ID，用户ID，歌曲ID，播放列表内歌曲的排序，歌曲元数据（如艺术家，专辑，时长等），用户行为数据（如播放，跳过等）。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON等，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据，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，音乐流行趋势预测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研究，用户行为分析，播放列表结构分析等学术研究，如用户偏好建模，歌曲相似度计算等。
行业应用：可以为音乐平台，流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐，播放列表生成等方面。
决策支持：支持音乐平台的推荐策略优化，用户体验提升。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户音乐偏好和播放列表的规律与趋势，帮助用户实现个性化推荐，提升用户粘性等目标。
