音乐歌曲特征与嵌入向量数据集MusicSongFeaturesandEmbeddings-vishrutgrover
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析, 歌曲特征, 嵌入向量, 机器学习, 音乐推荐, 音频处理, 文本分析, 情感分析
数据概述：
该数据集包含音乐歌曲的相关特征和嵌入向量，用于音乐分析和推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的音乐特征数据集。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的音乐作品。
数据维度：数据集包括歌曲的多种特征，如歌曲名称、艺术家、专辑、发布日期、受欢迎程度、时长、是否明确、舞曲性、能量、调性、响度、模式、说话度、声学性、器乐性、活泼度、情感值、速度、节拍、艺术家受欢迎程度、艺术家关注者数量等，以及歌曲歌词的嵌入向量和艺术家流派的嵌入向量。
数据格式：CSV 格式，文件名为 final_embeddings.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确标注，但包含音乐作品的多种特征和嵌入向量，推测可能来自于音乐平台或相关数据聚合平台。
该数据集适合用于音乐推荐系统、歌曲特征分析、情感分析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：适用于音乐信息检索、推荐系统、音乐情感分析等领域的学术研究，例如，基于嵌入向量的歌曲相似度分析、用户偏好建模等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐引擎提供数据支持，用于改进个性化推荐、歌曲分类、用户行为分析等。
决策支持：支持音乐行业的市场分析、趋势预测、艺术家推广等决策。
教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解音乐数据分析。
此数据集特别适合用于探索音乐作品的特征与用户偏好之间的关系，以及构建基于嵌入向量的音乐推荐模型，从而提升推荐精度和用户体验。
