音乐推荐歌单数据分析数据集MusicRecommendationPlaylistDataAnalysis-nicmalate
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 歌单分析, 音乐流派, 机器学习, 数据挖掘, 音乐特征, 歌单关联, 音乐情感
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的歌单推荐数据和音乐流派信息，记录了歌单之间的推荐关系以及歌曲的音频特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态快照数据集。
地理范围：数据来源未明确，可能涵盖全球范围内的音乐偏好。
数据维度：数据集包含两类数据：一是歌单推荐关系，记录了歌单之间的推荐关系；二是音乐特征数据，包括歌曲的艺术家、声学特征（如acousticness、danceability等）、时长、能量、器乐性、活跃度、响度、语速、速度、情绪、流行度、调性、模式、歌曲数量以及流派信息等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：playlistscsv 记录了歌单间的推荐关系，data_w_genrescsv 包含了歌曲的详细音频特征和流派信息。
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、音乐流派分析、用户音乐偏好研究等方向的学术研究。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，例如歌单推荐算法优化、音乐内容个性化推荐、用户行为分析等。
决策支持：支持音乐平台进行内容规划、市场推广、用户体验优化等方面的决策。
教育和培训：作为音乐数据分析、推荐系统、数据挖掘等相关课程的实训素材，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歌单之间的关联关系、音乐特征与流派的关系，以及用户音乐偏好与推荐算法之间的联系，从而帮助用户实现音乐推荐系统的优化和个性化体验的提升。
