音乐流媒体平台用户听歌行为数据集MusicStreamingPlatformUserListeningBehavior-gauravkuchaurasiya
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 听歌行为, 用户行为分析, 推荐系统, 音乐标签, 情感分析, 音乐特征, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体平台的用户听歌历史和音乐信息，记录了用户收听音乐的行为数据和音乐的详细属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未标明具体地理位置，推测为全球音乐流媒体平台用户。
数据维度：数据集包括两个核心CSV文件：
“User Listening History.csv”：包含“track_id”（歌曲ID），“user_id”（用户ID），“playcount”（播放次数）三个字段，记录用户对歌曲的播放次数。
“Music Info.csv”：包含“track_id”（歌曲ID），“name”（歌曲名称），“artist”（艺术家），“spotify_preview_url”（Spotify试听链接），“spotify_id”（Spotify歌曲ID），“tags”（歌曲标签），“genre”（音乐流派），“year”（发行年份），“duration_ms”（歌曲时长，毫秒），“danceability”（舞曲性），“energy”（能量），“key”（音调），“loudness”（响度），“mode”（模式），“speechiness”（言语性），“acousticness”（声学性），“instrumentalness”（器乐性），“liveness”（现场感），“valence”（情绪），“tempo”（速度），“time_signature”（拍号）等字段，提供歌曲的详细信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据已进行结构化，可以直接用于分析。
该数据集适合用于用户听歌行为分析、音乐推荐系统构建等研究。
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：适用于音乐推荐系统、用户行为分析、音乐情感分析等领域的学术研究，如用户偏好建模、音乐特征对用户收听行为的影响分析等。
行业应用：为音乐流媒体平台、数字音乐服务提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户体验优化、音乐内容推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持音乐平台的运营策略制定，如优化音乐推荐算法、改进用户体验、提升用户粘性等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、音乐分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和音乐推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户听歌偏好、音乐特征与用户行为之间的关系，帮助用户构建个性化推荐模型，提升音乐平台的推荐精度。
