音乐推荐系统数据集详细介绍
时间: 2023-10-29 12:04:58 浏览: 405
音乐推荐系统数据集是用于训练和测试音乐推荐算法的数据集。它包含了大量的音乐、用户和评分信息,可以帮助推荐系统更准确地预测用户喜好并推荐相应的音乐。
常见的音乐推荐系统数据集包括:
1. Million Song Dataset:包含了100万首歌曲的元数据信息,例如歌曲名称、歌手、专辑、时长等。
2. Last.fm Dataset:包含了用户听歌记录、歌曲标签和歌手信息等。
3. Echo Nest Taste Profile Subset:包含了48万名用户对120万首歌曲的播放记录和评分信息。
4. Yahoo Music Dataset:包含了100万名用户对160万首歌曲的播放记录和评分信息。
5. Amazon Music Dataset:包含了270万名用户对28万首歌曲的购买记录和评分信息。
这些数据集可以用于开发音乐推荐算法,并且可以通过机器学习和数据挖掘技术进行分析和处理,以提高推荐算法的准确性和效率。
相关问题
音乐推荐系统数据集csv文件
以下是几个常用的音乐推荐系统数据集:
1. Million Song Dataset: 包含百万首歌曲的元数据和特征信息。可以从Kaggle上下载。
2. Last.fm的数据集:包含用户听歌历史记录和标签信息。可以从Last.fm官网上下载。
3. Yahoo Music用户行为数据集:包含用户播放历史记录、搜索记录等信息。可以从Yahoo官网上下载。
这些数据集都是以文本格式(如CSV)提供的。你可以通过搜索这些数据集的名称,找到对应的下载链接和文档,然后下载并导入到你的代码中使用。
请介绍一个音乐推荐系统的数据集
一个音乐推荐系统的数据集是Million Song Dataset,它包含了一百万首歌曲的元数据和音频特征,这些数据来自于Echo Nest和7digital。该数据集包含了歌曲的基础信息,如歌曲名称、歌手、专辑和发行年份,以及音乐特征,如歌曲的节奏、节拍、音调、音质等。这些数据可用于开发音乐推荐算法,帮助用户发现他们可能喜欢的新歌曲。此外,该数据集还包含了歌曲的歌词和艺术家的社交媒体信息,为音乐推荐系统提供更多的上下文信息。