音乐歌曲情感预测数据集MusicSongEmotionPrediction-lgh1231
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 情感识别, 机器学习, 歌曲特征, 音频数据, Spotify, 歌曲推荐, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Spotify平台的音乐歌曲数据，记录了歌曲的多种音频特征以及对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一个静态的歌曲特征数据集。
地理范围：数据主要来源于Spotify平台，歌曲可能来自全球范围。
数据维度：数据集包括“track”（歌曲名称）、“artist”（艺术家）、“uri”（Spotify歌曲链接）、“danceability”（舞曲性）、“energy”（能量）、“key”（调性）、“loudness”（响度）、“mode”（模式）、“speechiness”（说话程度）、“acousticness”（声学性）、“instrumentalness”（器乐性）、“liveness”（现场感）、“valence”（情感倾向）、“tempo”（速度）、“duration_ms”（时长，毫秒）、“time_signature”（拍号）、“chorus_hit”（副歌命中时间）、“sections”（分段数量）和“target”（情感标签，1代表积极情感，0代表消极情感）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset-of-10s.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于音乐情感识别、歌曲推荐和音乐特征分析等研究。
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：适用于音乐信息检索、情感计算、音频分析等领域的学术研究，如音乐情感分类、音乐风格识别等。
行业应用：为音乐流媒体平台、音乐推荐系统提供数据支持，特别是在个性化推荐、歌曲情绪匹配、用户行为分析等方面。
决策支持：支持音乐公司和内容创作者的创作与市场策略制定，帮助优化音乐内容和推广策略。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解音乐特征与情感之间的关系。
此数据集特别适合用于探索音乐音频特征与情感标签之间的关系，帮助用户构建音乐情感预测模型、优化音乐推荐算法，以及深入研究音乐作品的情感表达。
