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歌曲和歌手热度的数据仓库模型分析

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简介：
本研究探讨了构建用于评估音乐行业内外歌曲与歌手关注度的数据仓库模型的方法，通过深入分析相关数据，旨在为音乐市场趋势提供洞见。 歌曲热度与歌手热度的数据仓库模型探讨了如何通过数据仓库技术来分析和理解音乐市场中的这两项关键指标之间的关系。该主题涉及对大量历史和实时数据的整合、处理及分析，旨在帮助行业从业者更好地了解听众偏好以及艺术家影响力的变化趋势。

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  • 歌曲和歌手热度的数据仓库模型分析
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    本研究探讨了构建用于评估音乐行业内外歌曲与歌手关注度的数据仓库模型的方法，通过深入分析相关数据，旨在为音乐市场趋势提供洞见。 歌曲热度与歌手热度的数据仓库模型探讨了如何通过数据仓库技术来分析和理解音乐市场中的这两项关键指标之间的关系。该主题涉及对大量历史和实时数据的整合、处理及分析，旨在帮助行业从业者更好地了解听众偏好以及艺术家影响力的变化趋势。
     
  • 中文歌曲歌词数据集（约10万首歌曲）.zip
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    本资源为《中文歌曲歌词数据集》，包含约10万首中文歌曲歌词，涵盖多种音乐风格和年代，是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。
     
  • 中文歌曲歌词的数据挖掘与文本分类语料库_Chinese_lyric_dataset.zip
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    本资料包包含一个精心构建的中文流行歌曲歌词数据库，适用于进行数据挖掘和文本分类研究。该语料库旨在促进对中文自然语言处理技术的理解与应用。 在当前数字化时代，数据集已成为推动技术进步的重要资源。尤其是对于自然语言处理、文本分类和数据挖掘等领域，大量的多样化语料库是必不可少的。“中文歌曲歌词数据集”正是为解决这些领域中特定需求而精心构建的一个数据库。这个数据集包含了众多中文歌曲的歌词，并经过了精细挑选与处理，旨在提供高质量的中文文本分析和分类资源。 这类数据集对于研究中文语言的语义理解尤为重要。由于汉字是一种表意文字，不同于表音文字，在不同语境下每个字或词不仅承载着发音信息，还蕴含深厚的文化和历史背景。通过对大量中文歌曲歌词进行分析，研究人员能够更好地理解词汇在特定环境下的用法与含义，从而提高机器翻译、语音识别及情感分析等应用的准确性。 文本分类是数据挖掘领域中的一个重要分支。通过对中国歌词语料库进行细致分类研究，可以揭示出流行主题、情感色彩以及不同时期的社会文化特征。例如，可以根据歌曲的情感倾向将其归类为喜悦、悲伤或怀旧等类别；这种分类不仅有助于音乐推荐系统的优化，还可以支持音乐市场的营销策略。 此外，在数据集构建过程中还需要经历一系列的数据预处理步骤，如去除噪音信息、纠正错误和统一格式等。这些环节对于确保数据分析质量至关重要。例如，原始歌词可能包含特殊字符、拼写错误或不同来源的文本格式差异等问题；经过有效的预处理可以保证数据的一致性和准确性。 再者，大型数据集的有效存储与检索同样面临挑战。“中文歌曲歌词数据集”采用了特定压缩技术来减少所需存储空间，并且确保了文件的可读性。例如，“Chinese_lyric_dataset.zip”表明该集合已被妥善打包并压缩以便于传输和节省储存资源。 值得注意的是，此数据集适用于多个研究领域。除了语言学分析、情感识别及市场调研之外，它还可以应用于艺术学、历史学和社会科学等跨学科研究中。通过对特定时期或文化背景下的歌曲歌词进行深入剖析，研究人员可以更好地理解当时人们的生活方式和情感表达以及社会变迁。 总之，“中文歌曲歌词数据集”作为文本分类与数据分析的重要资源，在推动相关技术进步及多领域交叉研究方面扮演着不可或缺的角色。通过对其海量文本的分析与分类工作，不仅有助于机器更准确地理解和处理中文语言本身，也为跨学科研究提供了强有力的支持和全新视角。
     
  • 热门歌曲分析：基于Spotify和维基百科数据探究2010-2019年年度百强歌曲的特征，揭示流行音乐创作规律...
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    本研究通过分析Spotify及维基百科上的数据，深入探索了2010年至2019年间全球热门百强单曲的特点与趋势，旨在揭示并总结影响现代流行音乐创作的关键因素和模式。 约瑟夫·蒙耶（Josef Monje）、马修·罗梅罗（Matthew Romero）和亚历杭德罗·怀特（Alejandro White）的研究利用Spotify和Wikipedia的数据，分析了2010年至2019年期间排名前一百的歌曲特征。这项研究有助于识别流行音乐制作中的趋势与模式，为有志于创作符合时代潮流的作曲家提供参考。 研究人员收集了来自维基百科、公告牌以及Spotify等来源的排行榜数据，并将这些信息整理后放入一个数据库中进行分析。通过对每年排名前位歌曲的数据比较发现，价格和舞蹈性是大多数顶级歌曲的关键特征。研究结果显示，在过去十年里，音乐作品的声音越来越小，这反映了声学技术的兴起。 此外，充满活力的曲风趋势有所下降，而适合跳舞的流行乐则变得愈发受欢迎。这些变化对当前及未来的音乐创作具有重要的指导意义。
     
  • 用于抓取网易云音乐歌手、专辑、歌曲、评论和歌词数据的Python脚本_163MusicSpider.zip
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    这是一个Python开发的爬虫工具包《163MusicSpider》，专门用于从网易云音乐平台获取歌手信息、专辑详情、曲目列表及用户评论与歌词等内容。 一个用于获取网易云音乐歌手、专辑、歌曲、评论、歌词等数据的Python爬虫程序，命名为163MusicSpider。
     
  • Last.fm歌曲数据集.7z
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    Last.fm歌曲数据集.7z包含来自音乐分享平台Last.fm的海量用户听歌记录，涵盖全球多样的音乐风格和艺术家信息。 Last.fm 是一个包含大规模歌曲级别标签及预先计算的歌曲相似性研究的数据集。 所有数据都与 MSD 歌曲相关，并可链接到其他 MSD 资源：音频特性、艺术家信息、歌词等。 该数据集中共有 584,897 首曲目，522,366 个独特的标签，以及 8,598,630 条“歌曲-标签”对和 56,506,688 条“相似歌曲”对。 该数据集由 MSD 在 2011 年发布。
     
  • 诗歌与歌曲.txt
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    《诗歌与歌曲》是一本集文学与音乐之美的作品选集，收录了多首以诗歌为基础改编的歌曲及其原诗，展现了诗歌在旋律中的新生。 poetry_song数据集包含了诗歌与歌曲相关的各类文本信息。
     
  • KeyFinder歌曲调性分析工具
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    KeyFinder是一款高效的音乐分析软件，专注于识别和解析歌曲的调性和音阶信息，帮助作曲家、音乐制作人及爱好者深入理解音乐作品。 KeyFinder是一款音乐调性检测工具，只需将音乐文件拖拽到软件中即可快速获取歌曲的音调等相关信息，帮助音乐人、歌手在后期制作过程中更高效地完成工作。该工具具有高精度且可配置的特点，并适用于多种流派。它支持众多类型的编解码器，得益于LibAV的支持，并使用TagLib进行元数据标签的写入。 KeyFinder界面简洁无冗余功能，提供了一个标准接口用于批处理作业，可以快速检测一组文件的关键信息。此外，还配备有一个详细的分析界面，可用于可视化和弦结构、旋律及音调变化等单个记录中的细节。
     
  • 百万歌曲数据集 - 数据集
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    百万歌曲数据集是一个包含大量音乐作品信息的数据集合，涵盖曲目、歌手、专辑等详细资料，为研究和开发提供丰富的音频与文本资源。 《百万歌曲数据集》是由加州大学圣地亚哥分校的计算机视听实验室与哥伦比亚大学的LabROSA实验室合作创建的一个项目。挑战赛中的用户数据和数据集中大部分的数据都由The Echo Nest慷慨捐赠，并且SecondHandSongs、musiXmatch以及Last.fm也贡献了部分数据。《百万歌曲数据集》的目标是成为离线音乐推荐系统评估的最佳选择。