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Last.fm歌曲数据集.7z

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  •      文件类型：7Z

简介：
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。

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  • 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。
     
  • Last.fm 数据集
    优质
    Last.fm数据集是一份详尽记录用户音乐听歌习惯和喜好的资源库，广泛应用于音乐推荐系统和个人行为分析研究中。 标签推荐算法常用的数据集来源于LastFM。懂的自然就懂了。
     
  • 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。
     
  • 中文歌曲歌词数据集（约10万首歌曲）.zip
    优质
    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。
     
  • 30000首歌曲的Spotify数据集.zip
    优质
    这是一个包含30000首歌曲详细信息的数据集，内容包括每首歌的名称、艺术家、流派、发行日期及播放量等，旨在帮助音乐爱好者和研究者进行数据分析。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。
     
  • Last.fm 1K 用户数据集介绍-附件资源
    优质
    本资源提供Last.fm平台上的1000个用户数据集，包含用户的听歌记录、个人资料及偏好设置等信息，适用于音乐推荐系统研究和算法开发。 lastfm 1k user 数据集是一个包含1000名用户听歌数据的集合，提供了关于这些用户的音乐偏好、播放列表和其他相关信息。这个数据集对于研究音乐推荐算法以及分析用户行为模式非常有用。
     
  • 数据集.7z
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    数据集.7z 是一个压缩文件，内含各类研究和分析所需的数据集合。它可能包括各种格式（如CSV, Excel, 图像等）的数据文件，适用于学术、商业及科研项目中的数据分析与处理工作。 这段文字涉及五个文本分类数据集：20ng、mr、ohsumed、r8 和 r52。
     
  • FashionMNIST数据集.7z
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    《FashionMNIST数据集》是由Zalando公司提供的一个衣物商品图像的数据集合，包含10种类别的灰度图片，用于机器学习模型训练与测试。 《FashionMNIST：深度学习中的多类图像分类数据集》 FashionMNIST是一个在机器学习特别是深度学习领域广泛应用的多类别图像分类数据集。它由Zalando公司于2017年推出，目的是替代经典的MNIST数据集，因为后者对于现代神经网络模型来说过于简单而缺乏挑战性。与MNIST相比，FashionMNIST包含更复杂且具有实际应用背景的图像，有助于评估和提升机器学习模型在泛化方面的能力。 该数据集分为训练集和测试集两部分： 1. **train-images-idx3-ubyte.gz**：存储了60,000张28x28像素灰度图像的数据文件。这些图像是以二进制格式压缩的，每个图像有三个维度（宽度、高度及颜色通道），尽管是灰度图像。 2. **t10k-images-idx3-ubyte.gz**：包含测试集中的10,000张同样尺寸和类型的图片数据文件。 3. **train-labels-idx1-ubyte.gz**：对应训练集中每一张图的标签，以二进制形式存储。解压后得到60,000个整数，每个数字代表一个类别标识符。 4. **t10k-labels-idx1-ubyte.gz**：测试集中的图像对应的类标文件，包含有10,000个标签信息。 FashionMNIST数据集中共有10种不同的服装类型，例如T恤、裤子和运动鞋等。这使得它在实际应用中更有相关性，并且比传统MNIST更具挑战性的分类任务提供了更丰富的视觉特征。因此，它可以用来更好地评估深度学习模型的性能。 当使用Python库如NumPy或TensorFlow、PyTorch处理FashionMNIST数据时，通常需要先将这些二进制文件转换为适合神经网络训练的数据格式（例如Tensor对象），然后进行预处理步骤比如归一化等操作。接下来可以利用经过准备好的数据来训练和评估模型。 通过在FashionMNIST上的实验结果可以从准确率、损失函数等多个维度评价深度学习模型的性能，并且可以通过调整诸如架构设计、优化器选择及学习速率等方式进一步提高其分类能力。此外，该数据集还适用于验证各种新技术或方法的有效性，如迁移学习和数据增强等。 总之，FashionMNIST是用于教学与科研的重要资源，它不仅满足了入门级的学习需求，也能够支持更高级的研究任务，在提升模型泛化能力和推动深度学习技术进步方面发挥着重要作用。
     
  • 网易云音乐歌曲数据_5730.csv
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    该文档为网易云音乐平台上的一份歌曲数据集，包含5730条记录，内容涵盖歌曲ID、名称、专辑、歌手及播放量等信息。适合用于数据分析和音乐推荐算法的研究。 利用Python爬虫抓取网易云音乐的歌单数据。
     
  • 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。