音乐推荐用户行为数据集MusicRecommendationUserBehaviorDataset-debashishghosh12
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为, 歌曲, 听歌记录, 推荐系统, 数据分析, 机器学习, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的听歌记录数据，记录了用户对歌曲的收听行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可推测为全球范围内的用户听歌行为。
数据维度：数据集包含用户ID、歌曲ID、收听次数、歌曲标题、专辑、艺术家和年份等字段。
数据格式：CSV格式，包含recommendations.csv和train.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台用户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统的研究和开发，以及用户行为分析和数据挖掘。
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、用户行为分析、音乐偏好分析等方面的学术研究，如用户相似度计算、歌曲推荐算法评估等。
行业应用：可以为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，特别是在个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持音乐平台的运营决策，如歌曲推广、用户群体分析等。
教育和培训：作为推荐系统、数据分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员了解音乐推荐系统的构建流程。
此数据集特别适合用于探索用户听歌行为与歌曲特征之间的关系，以及构建个性化的音乐推荐模型，帮助用户提升音乐体验。
