音乐推荐用户行为数据集MusicRecommendationUserBehaviorDataset-kollisai
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 评分数据, 歌曲信息, 推荐系统, 数据分析, 协同过滤, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的用户行为数据，记录了用户对歌曲的评分以及歌曲的基础信息，可用于构建和评估音乐推荐系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但用户行为和歌曲信息具有普适性。
数据维度：数据集包含以下字段：
用户评分数据：包括 user_id（用户ID），song_id（歌曲ID），rating（用户评分），Time_Stamp（时间戳）。
歌曲信息数据：包括 song_id（歌曲ID），song_（歌曲名称）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，分别存储用户评分数据和歌曲信息，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于音乐推荐系统、用户行为分析和个性化推荐等研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的学术研究，例如基于协同过滤、内容推荐等算法的性能评估。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务等行业提供数据支持，用于优化推荐算法、提升用户体验和个性化服务。
决策支持：支持平台运营方进行用户行为分析，从而优化内容推荐策略，提升用户粘性和平台收益。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户对不同歌曲的偏好，构建个性化推荐模型，提升推荐系统的精准度和用户满意度。
