音乐推荐用户行为数据集MusicRecommendationUserBehaviorDataset-ahmedabdeen509
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐推荐, 用户行为分析, 歌曲评分, 听歌记录, 推荐系统, 数据挖掘, 机器学习, 音乐流派
数据概述：
该数据集包含来自音乐平台的用户听歌和评分数据，记录了用户对歌曲的收听行为、歌曲信息和用户评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含歌曲发布年份，推测数据记录时间跨度可能在数年间。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内的用户听歌行为数据。
数据维度：数据集包括用户听歌记录（songs_data.csv）和用户对歌曲的评分（songsDataset.csv）。主要字段包括：
songs_data.csv: song_id（歌曲ID），artist_id（艺术家ID），song_genre（歌曲流派），user_id（用户ID），n_listen（收听次数），publish_year（发布年份）。
songsDataset.csv: userID（用户ID），songID（歌曲ID），rating（评分）。
数据格式：CSV格式，包含songs_data.csv和songsDataset.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的音乐平台或学术研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于音乐推荐系统、用户行为分析和数据挖掘等领域的研究。
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：适用于音乐推荐算法、用户偏好分析、音乐流派分析等方面的学术研究，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，用于改进推荐系统的性能，个性化音乐推荐，以及用户行为分析。
决策支持：支持音乐平台的产品优化和用户体验提升，如调整推荐策略、优化歌曲分类等。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统原理和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户听歌习惯与歌曲特征之间的关系，以及构建和评估音乐推荐模型的性能，帮助用户实现个性化音乐推荐、提升用户满意度。
