Do Recommender Systems Promote Local Music? A Reproducibility Study Using Music Streaming Data - Dataset

Overview This dataset supports the research paper "Do Recommender Systems Promote Local Music? A Reproducibility Study Using Music Streaming Data," authored by Deezer and CNRS researchers Kristina Matrosova, Lilian Marey, Guillaume Salha-Galvan, Thomas Louail, Olivier Bodini, and Manuel Moussallam as part of the RECORDS initiative (https://records.huma-num.fr/). The paper, accepted at the 18th ACM Recommender Systems Conference (RecSys 2024), explores how recommender algorithms influence the promotion of local music. Data Description .inter Files The .inter files contain the listening histories of 10,000 Deezer users from Brazil (BR), France (FR), and Germany (DE) over a period of 1 months (March 2019). Each record includes user, item (track), and artist IDs. The DEEZER_GLOBAL.inter file is a combined dataset of these three countries. All IDs have been hashed and reindexed. Column names: user_id, item_id, artist_id (only for global file) .csv Files - user_country.csv: Links each user ID in the global .inter dataset to their country (BR, FR, or DE). Column names: user_id, country - metadata_DEEZER Files: Match artist IDs with their countries using three different methods: - active: Artist’s country of activity - origin: Artist’s country of origin - musicbrainz: Country according to the MusicBrainz database (https://musicbrainz.org) Column names: item_id, country## 概述 本数据集支撑了论文《推荐系统是否推动本地音乐？基于音乐流媒体数据的可重复性研究》，该论文由Deezer与法国国家科学研究中心（CNRS）的研究者Kristina Matrosova、Lilian Marey、Guillaume Salha-Galvan、Thomas Louail、Olivier Bodini及Manuel Moussallam完成，属于RECORDS计划（https://records.huma-num.fr/）的一部分。该论文已被第18届ACM推荐系统大会（RecSys 2024）收录，探讨了推荐算法对本地音乐推广的影响。 ## 数据说明 ### .inter 格式文件 .inter格式文件包含了来自巴西（BR）、法国（FR）及德国（DE）的10000名Deezer用户的收听历史，数据覆盖时长为一个月（2019年3月）。每条记录包含用户ID、物品（曲目）ID及艺术家ID。其中DEEZER_GLOBAL.inter文件为上述三国用户的合并数据集。 所有ID均经过哈希处理并重新索引。 列名：user_id、item_id、artist_id（仅全局合并数据集文件包含artist_id列） ### .csv 格式文件 1. user_country.csv：将全局.inter数据集中的每个用户ID与其所属国家（BR、FR或DE）进行关联。列名：user_id、country 2. metadata_DEEZER系列文件：通过三种不同方法将艺术家ID与其所属国家进行匹配： - active：艺术家的活跃所在国家 - origin：艺术家的起源国家 - musicbrainz：来自音乐脑库（MusicBrainz）数据库（https://musicbrainz.org）的国家标注 列名：item_id、country