Yambda 音乐推荐数据集
Yambda-5B 是由阿姆斯特丹大学发布的一个大规模多模态音乐分析数据集，旨在为大语言模型（LLM）提供推荐音乐、信息检索及排序等训练与评估资源，相关论文成果为：「Contrastive Learning of Musical Representations」。
数据包含 47.9 亿次交互（含聆听、点赞、取消点赞等行为），覆盖 100 万用户、 939 万首曲目，是目前最大的公开音乐推荐数据集之一。
用户互动计数图
Yambda-5B 是由阿姆斯特丹大学发布的一个大规模多模态音乐分析数据集，旨在为大语言模型（LLM）提供推荐音乐、信息检索及排序等训练与评估资源，相关论文成果为：「Contrastive Learning of Musical Representations」。
数据包含 47.9 亿次交互（含聆听、点赞、取消点赞等行为），覆盖 100 万用户、 939 万首曲目，是目前最大的公开音乐推荐数据集之一。
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