音乐作品艺术家关联数据集_Music_Track_Artist_Association
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐, 艺术家, 关联分析, 推荐系统, 数据挖掘, 音乐流派, 歌曲, 关系网络
数据概述：
该数据集包含音乐作品与其艺术家的关联信息，记录了歌曲的唯一标识符（trackId）与对应艺术家的唯一标识符（artistId）之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态的音乐作品与艺术家关联快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析全球范围内的音乐作品与艺术家关系。
数据维度：数据集包含两个关键字段：trackId (歌曲ID) 和 artistId (艺术家ID)，两者共同定义了音乐作品与艺术家之间的关联关系。
数据格式：CSV格式，文件名为track_artists.csv，便于进行数据分析和处理。数据已进行结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适用于音乐推荐、艺术家关联分析、音乐作品分类等研究和应用。
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、艺术家关系网络分析、音乐流派与艺术家风格关联性研究等。
行业应用：可用于构建音乐推荐系统、优化音乐平台的用户体验、辅助音乐版权管理和艺术家推广。
决策支持：支持音乐平台的内容推荐策略制定，帮助平台更好地理解用户偏好和音乐流行趋势。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等相关课程的实训素材，帮助学生理解和实践关联分析、图数据库应用等知识。
此数据集特别适合用于探索音乐作品与艺术家之间的关系，构建音乐推荐模型，以及分析音乐行业的生态结构。
