应用于一系列经典的、以准确性为主要目标的协同过滤算法。数据内容的完备性与多维度性：AMBAR不仅提供了用户-项目交互数据（超过330万条评分），还包含了用户端（如性别、国家、大洲）和项目/提供者端（如艺术家性别、国家、大洲、音乐风格）的敏感属性。这种结构使得分析用户偏好与项目属性之间的复杂关联成为可能。
属性表征的多粒度性：数据集中的属性具有不同的粒度层次，例如，地理信息既包含具体的“国家”，也聚合为“大洲”；音乐风格既包含280多种具体“风格”，也归类为14个主要的“风格类别”。这种设计支持研究在不同抽象级别上的公平性等问题。
评估任务的广泛支持性：正如下表所示，AMBAR数据集能够为多种前沿的推荐系统评估任务提供数据基础，特别是那些需要同时考虑用户和项目属性的任务，如消费者-提供者联合公平性、多目标推荐等。