音乐推荐系统10000首歌曲数据集Spotify10kSongsDataset-sahilsingh2402
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐，数据集，音频特征，机器学习，音乐分析，音乐推荐系统，音乐市场，艺术家分析
数据概述：该数据集包含来自Spotify的10000首歌曲的数据，记录了这些歌曲的详细信息，适用于音乐推荐系统开发，音乐市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的歌曲信息，包括不同国家和地区的艺术家和歌曲。
数据维度：数据集包括歌曲的名称，艺术家，专辑，发行日期，流行度，舞曲程度，能量，乐器强度，活力度，音高，音调，时长，音轨号，音乐流派等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Spotify的公开API，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐系统开发，音乐市场分析，音乐风格研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，歌曲推荐算法等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于音乐推荐算法研究，音乐市场趋势分析以及音乐风格研究，如歌曲流行度的影响因素分析等。
行业应用：可以为音乐产业提供数据支持，特别是在歌曲推荐系统开发，音乐市场预测等方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的开发和优化，帮助音乐平台制定科学的内容推荐策略。
教育和培训：作为音乐产业，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解音乐推荐算法，市场趋势分析等技术。
此数据集特别适合用于探索音乐推荐算法的效果与音乐市场趋势，帮助用户实现准确的歌曲推荐，优化音乐平台用户体验，提高平台的用户粘性和活跃度。
