用户行为音乐推荐数据集UserBehaviorMusicRecommendationDataset-chikovalexander
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 音乐推荐, 实时推荐, 交互日志, 机器学习, 推荐系统, 时序数据, 用户画像
数据概述：
该数据集包含用户在音乐平台上的交互行为日志，记录了用户在特定时间段内的听歌行为和推荐结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年10月23日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为音乐平台的用户行为数据。
数据维度：包括“message”（交互类型，此处为“next”表示下一首）、“timestamp”（时间戳）、“user”（用户ID）、“track”（歌曲ID）、“time”（播放时长）、“latency”（延迟）、“recommendation”（推荐歌曲ID）、“experiments”（实验组信息）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train (2).csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于推荐系统、用户行为分析、时序数据分析等领域的研究。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的研究，如用户偏好建模、推荐算法评估、用户行为预测等。
行业应用：为音乐平台、流媒体服务提供数据支持，尤其在个性化推荐、用户体验优化、广告投放等方面具备实用价值。
决策支持：支持平台运营决策，如优化推荐算法、提升用户粘性、调整内容策略等。
教育和培训：作为推荐系统、数据挖掘等课程的实训素材，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在音乐平台上的行为模式，评估推荐算法的性能，以及优化个性化推荐策略。
