中型歌曲列表推荐系统数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：推荐系统,协同过滤,音乐推荐,用户评分,教育用途,数据压缩
数据概述：
本数据集包含一个中型的歌曲列表，按照用户ID、歌曲ID和评分的结构排列。数据格式如下：
ID_user1, ID_song, rating
ID_user1, ID_song, rating
...
ID_user2, ID_song, rating
ID_user2, ID_song, rating
...
ID_usern, ID_song, rating
ID_usern, ID_song, rating
数据集的主要目标是实现基于协同过滤的推荐算法，同时包括数据分组、压缩和列表简化。该数据集适用于教育用途，帮助研究者和开发者训练和测试推荐系统。
数据用途概述：
此数据集适用于推荐系统的研究与开发，特别适合用于训练协同过滤算法。除了音乐推荐，还可以应用于电影、地点等其他领域的推荐系统。数据集的教育用途使其成为学习推荐系统理论与实践的理想资源。
举例：
假设我们从数据集中选择部分数据进行分析：
用户1对歌曲101的评分为5分，用户1对歌曲102的评分为4分；用户2对歌曲101的评分为3分，用户2对歌曲103的评分为5分。通过这些评分数据，推荐系统能够识别用户的偏好，并为用户推荐可能感兴趣的其他歌曲。
