音乐流派分析与推荐数据集MusicGenreAnalysisandRecommendationDataset-habibismail03

数据来源：互联网公开数据

标签：音乐流派, 音乐特征, 推荐系统, 音乐分析, 机器学习, 音频数据, 数据挖掘, 情感分析

数据概述：该数据集包含关于音乐流派、歌曲特征和用户评分的信息，旨在用于音乐分析和推荐系统的开发。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含“obtained_date”字段，表明数据获取时间为4月。地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了全球范围内的音乐作品。数据维度： music_genre.csv：包含歌曲的各种特征，如艺术家姓名、歌曲名称、流行度、声学性、舞曲性、时长、能量、乐器性、音调、活跃度、响度、模式、语音性、速度、获取日期、情感值和音乐流派。 rating.csv：包含歌曲的音乐流派、实例ID和流行度信息。数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。该数据集适合用于音乐流派分类、音乐特征分析、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：适用于音乐信息检索、音乐推荐、情感分析等领域的学术研究。行业应用：可以为音乐流媒体平台、音乐推荐系统等提供数据支持，如个性化音乐推荐、用户行为分析等。决策支持：支持音乐平台的产品优化和用户体验提升，例如基于音乐特征的智能歌单推荐。教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，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特征与流派之间的关系，构建个性化推荐模型，提升音乐平台的推荐精度和用户满意度。