音乐推荐系统用户行为预测数据集MusicRecommendationSystemUserBehaviorPrediction-oak1123
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 音乐推荐, 机器学习, 音乐流媒体, 用户画像, 歌曲推荐, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体平台的用户行为数据，记录了用户对歌曲的收听行为，用于构建音乐推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但可以推断为平台用户在一定时期内的行为记录。
地理范围：数据未明确标示地理范围，但数据中包含城市信息，推测可能覆盖多个城市或地区。
数据维度：包括用户标识（msno）、歌曲标识（song_id）、标签（label，表示用户是否喜欢该歌曲，0表示不喜欢，1表示喜欢）、来源系统标签（source_system_tab）、来源屏幕名称（source_screen_name）、来源类型（source_type）、城市（city）、年龄（bd）、性别（gender）、注册方式（registered_via）、注册时间（registration_init_time）、过期时间（expiration_date）、歌曲时长（song_length）、流派ID（genre_ids）、艺术家名称（artist_name）、作曲者（composer）、作词者（lyricist）、语言（language）、歌曲名称（name）、国际标准录音编码（isrc）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、valid.csv和test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试模型。数据已进行初步处理，字段均为数值或类别编码。
该数据集适合用于用户行为分析、音乐推荐系统构建，以及用户偏好预测等研究。
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、用户行为分析、个性化推荐算法等相关领域的学术研究，如用户偏好建模、歌曲相似度计算等。
行业应用：为音乐流媒体平台、在线音乐服务提供数据支持，特别是在提升用户体验、优化推荐算法、提高用户粘性等方面。
决策支持：支持音乐平台的产品优化、用户画像分析和市场策略制定，助力平台实现精准营销和个性化服务。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解并实践推荐系统构建。
此数据集特别适合用于探索用户收听行为与歌曲属性之间的关联，构建个性化推荐模型，提升用户对音乐的满意度。
