音乐分类与推荐数据集MusicClassificationandRecommendationDataset-salmanfaizhidayat
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分类，数据集，推荐系统，音频分析，机器学习，音乐推荐，人工智能，文化研究
数据概述：该数据集由多个来源综合收集，主要用于音乐分类和推荐系统的开发。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的音乐作品，包括不同国家和地区的音乐流派和风格。
数据维度：数据集包括音乐作品的元数据，如曲目名称，艺术家，发行年份，流派，专辑，歌词，音频特征（如节奏，调性，音色等）。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开音乐数据库和音乐流媒体平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐分类，推荐系统开发，音频分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在音乐流派识别，个性化推荐系统构建等方面具有重要价值。
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：适用于音乐分类，音乐推荐算法研究，如音乐流派识别，个性化推荐系统构建等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，音乐制作公司等提供数据支持，特别是在音乐推荐，音乐市场分析等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的优化，音乐内容推荐策略制定。
教育和培训：作为音乐学，数据科学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音乐分类与推荐技术。
此数据集特别适合用于探索音乐分类和推荐算法，帮助用户实现音乐流派识别，个性化推荐等功能，促进音乐推荐系统的智能化发展。
