音乐偏好歌曲分类数据集MusicPreferencesSongCategorization-ws287eduspbsturu

数据来源：互联网公开数据

标签：音乐分类, 歌曲推荐, 音乐流派, 歌曲特征, 机器学习, 数据分析, 音乐情感, 文本分析

数据概述：该数据集包含来自音乐平台的歌曲信息，记录了歌曲的多种属性，旨在用于音乐推荐和分类任务。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定地理范围，可能包含来自全球范围的音乐作品。数据维度：数据集包含多个维度，包括歌曲的ID、艺术家、歌曲名、版本、时长、艺术家流派、专辑、发行年份、专辑类型、厂牌、调性、BPM（每分钟节拍数）、主唱、国家、能量、舞动性、幸福度等。数据格式：数据集包含多个CSV文件和YAML文件，CSV文件用于存储结构化数据，YAML文件可能用于描述数据结构或提供额外信息。来源信息：数据来源于音乐平台或其他公开数据源，具体来源未明确说明，但数据已进行结构化处理。该数据集特别适用于音乐推荐系统、歌曲分类、音乐特征分析等研究和应用。

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、音乐流派分类等领域的学术研究，例如基于歌曲特征的相似度分析、音乐情感分析等。行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，尤其在个性化推荐、歌单生成、音乐内容分析等方面具备实用性。决策支持：支持音乐行业的市场调研、趋势分析以及版权管理等决策。教育和培训：作为音乐数据分析、机器学习、信息检索等课程的实训素材，帮助学生理解音乐数据处理与应用。此数据集特别适合用于探索歌曲特征与用户偏好之间的关系，帮助用户构建高效的音乐推荐模型，提升用户体验。