音乐推荐系统数据集MusicRecommendationSystemDataset-rohitbagh
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐，数据集，机器学习，数据分析，用户行为，个性化推荐，娱乐科技，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自音乐推荐系统的用户行为数据，记录了用户对音乐作品的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的用户，主要来自于在线音乐平台和流媒体服务。
数据维度：数据集包括用户ID，歌曲ID，播放次数，收藏状态，评分，用户个人信息（如年龄，性别，地理位置），歌曲属性（如流派，歌手，发行年份）等。
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：数据来源于在线音乐平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于音乐推荐算法研究，用户行为分析，个性化推荐系统开发等领域，特别是在机器学习模型训练，协同过滤算法优化等技术任务中具有重要价值。
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：适用于音乐推荐算法，用户行为模式及个性化推荐技术的研究，如用户兴趣挖掘，推荐效果评估等。
行业应用：可以为音乐流媒体服务，在线音乐平台提供数据支持，特别是在歌曲推荐，用户留存及广告投放方面。
决策支持：支持音乐推荐系统的优化和用户个性化体验的提升，帮助平台制定更精准的推荐策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和个性化推荐课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法，用户行为分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索音乐推荐系统的个性化推荐规律与趋势，帮助用户实现精准的音乐推荐，提升用户体验和满意度，促进音乐流媒体服务的发展。
