音乐流派相似度分析数据集GenreSimilaritySpotifyDataset-lordaarush
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐分析，流派分类，数据集，音频处理，机器学习，推荐系统，流行文化，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自Spotify平台的音乐数据，主要记录了不同音乐流派之间的相似度关系及特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的音乐流派，包括流行、摇滚、电子、古典等多种类型。
数据维度：数据集包括音乐曲目的流派标签、音频特征（如节奏、音调、能量等）、相似度评分、艺术家信息、发布年份等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Spotify的公开API，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐流派分类、推荐系统开发、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在音乐相似度分析、用户偏好预测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：适用于音乐流派演变、用户听歌偏好等研究，如不同流派的音乐特征分析、用户听歌习惯研究等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供商提供数据支持，特别是在音乐推荐、用户个性化服务方面。
决策支持：支持音乐内容的分类与推荐策略优化，帮助平台提升用户满意度和留存率。
教育和培训：作为音乐分析、数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐流派特征及推荐系统技术。
此数据集特别适合用于探索音乐流派间的相似性规律与用户听歌习惯，帮助用户实现精准的音乐推荐、优化推荐算法，提升音乐平台的用户体验。
