高中生论文：音乐推荐引擎的近期可用数据源咨询

优先候选平台相关获取渠道 #

• Spotify：除了你提到的百万播放列表数据集，还可以通过官方Web API获取实时的用户公开歌单、音乐音频特征（节奏、能量值等），个人非商用的高中论文用途，开发者账号申请一般能通过，拿到的数据足够构建音乐-特征、用户-歌单这类图数据库节点关联。
• YouTube Music：借助YouTube Data API可以获取公开播放列表、音乐视频的元数据，以及用户点赞、收藏、播放量等互动数据，用户自制歌单的更新频率很高，适合搭建用户-音乐的互动图谱。
• Deezer：通过其开放的开发者API能获取用户公开播放列表、音乐分类标签等信息，这些标签数据对图数据库里的音乐分类节点构建帮助很大。
• Apple Music：利用MusicKit API可以获取音乐目录内容，若涉及用户数据可通过模拟场景或公开歌单获取，能补充苹果生态下的最新音乐数据。
• Tidal：官方开发者API支持获取高质量音乐元数据和公开播放列表信息，虽公开数据集较少，但实时拉取的数据足够支撑论文需求。

其他优质公开数据集 #

• Last.fm数据集：包含大量用户听歌记录、收藏及标签数据，更新相对频繁，适合构建用户-音乐-标签的图结构。
• Million Song Dataset：虽不是最新，但可结合API数据补充使用，其丰富的音频特征和元数据能完善你的图谱内容。

Spotify百万播放列表数据集并非唯一可用选项，上述渠道获取的实时数据或公开数据集，更贴合当前音乐趋势，能为基于图数据库的推荐引擎提供更鲜活的关联关系素材。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KWriter