Advertisement

网易云音乐情感类数据集.rar

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
该数据集包含了从网易云音乐的情感歌曲评论中收集的大量文本信息,适用于自然语言处理、情绪分析及机器学习研究。文件为rar压缩格式。 网易云音乐情感分类数据集包含约395,000条音乐情感标签数据,每条数据由歌曲ID、歌单ID以及歌曲的情感标签三个主要部分组成。这些数据来源于网易云音乐官方网站,并提供了对歌曲情感进行标记的详尽信息。其中,歌曲ID唯一标识了每首歌曲的身份,而歌单ID则表明该歌曲所属的具体歌单。通过赋予每首歌曲特定的情感分类标签,研究者和数据科学家能够深入探讨音乐与人类情绪之间的关系及其影响因素。 由于数据集规模庞大且内容丰富详实,它非常适合用于构建情感分析模型、进行深度的数据挖掘,并进一步探索音乐作品在传递情感方面的作用机制以及人对不同类型音乐的反应模式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .rar
    优质
    该数据集包含了从网易云音乐的情感歌曲评论中收集的大量文本信息,适用于自然语言处理、情绪分析及机器学习研究。文件为rar压缩格式。 网易云音乐情感分类数据集包含约395,000条音乐情感标签数据,每条数据由歌曲ID、歌单ID以及歌曲的情感标签三个主要部分组成。这些数据来源于网易云音乐官方网站,并提供了对歌曲情感进行标记的详尽信息。其中,歌曲ID唯一标识了每首歌曲的身份,而歌单ID则表明该歌曲所属的具体歌单。通过赋予每首歌曲特定的情感分类标签,研究者和数据科学家能够深入探讨音乐与人类情绪之间的关系及其影响因素。 由于数据集规模庞大且内容丰富详实,它非常适合用于构建情感分析模型、进行深度的数据挖掘,并进一步探索音乐作品在传递情感方面的作用机制以及人对不同类型音乐的反应模式。
  • 爬取
    优质
    本项目旨在通过Python等技术手段,实现从网易云音乐网站抓取歌曲、用户评论等相关数据,并进行分析处理,为后续的数据挖掘和机器学习提供支持。 使用Python根据网易云音乐的ID下载音乐,并将歌曲保存为本地MP3文件。此方法适用于所有能够在线播放的歌曲。
  • 优秀评论.csv
    优质
    本数据集包含了精选自中国在线音乐平台网易云音乐上的高质量用户评论,旨在为研究和开发提供丰富的文本分析素材。 数据来源:和鲸社区,请注明来源!原作者:Ustinian 网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能,为用户打造全新的音乐生活。 该数据集是一个CSV文件,包含了用户Id、昵称、评论内容以及点赞数。此资源由作者本人首次上传发布,目的是为了获取勋章。如有需要,请随时联系作者并告知删除信息的要求。
  • 合.rar
    优质
    本资源包含一个精心构建的语音情感数据库,涵盖多种情感表达,适用于研究和开发语音识别及情感计算技术。 语音情感识别数据库适合用于锻炼,并且我已经亲自测试过确实有效。
  • 评论分析案例正文1
    优质
    本文通过分析网易云音乐平台上的用户评论数据,运用自然语言处理技术进行情感分类研究,旨在探索音乐与听众情绪之间的关联。 随着互联网的迅速发展,网络上的评论文本资源急剧增加。面对海量的信息资源,如何利用计算机情感分析技术进行自动化的文本分析,以挖掘出评论中蕴含的价值成为了一个重要问题。
  • 治理
    优质
    网易云音乐的数据治理是指通过建立数据标准、优化存储结构和流程管理等手段,确保平台海量用户行为及音乐资源数据的质量与安全,以支持精细化运营决策。 网易云音乐作为中国领先的在线音乐服务平台,拥有庞大的用户群和海量的数据资源。在这个背景下,数据治理成为了一个关键的能力,它涉及到数据的收集、处理、分析、展示和质量管理等多个环节,直接关系到业务创新、服务质量和用户体验。 网易云音乐的数据治理策略涵盖了用户增长分析和听歌习惯分析等方面。这包括了多维度的数据分析,如用户的日活跃度、播放人数以及用户行为日志的数量等。其中,用户的行为日志是进行数据分析的重要基础,它记录了用户在平台上的各种交互行为,是了解用户喜好和习惯的直接窗口。 数据治理的实际操作中,数据采集是第一步。网易云音乐利用代码埋点、可视化埋点和无埋点技术对用户行为进行追踪和记录。选择合适的数据采集方式需要根据业务需求来定,规范化的数据收集有利于后续管理和分析工作。在传输、存储、计算及建模方面,则需依靠如Hadoop的分布式计算框架以及实时处理系统Spark等技术支持。 接下来是统计分析与挖掘阶段,通过这些步骤可以深入研究用户行为数据,并提炼出关键指标和规律,例如用户的听歌次数、歌曲播放时长及留存率。这样的数据分析不仅反映了当前使用情况,也为产品优化提供了依据。 在治理流程中控制数据质量至关重要。高质量的数据有助于提高分析准确性并减少误导性结论的产生。这要求每个环节都遵循标准化操作如分类命名和人员配置等规范来确保数据品质。 此外,网易云音乐通过构建全面用户模型实现对用户的深入理解,并据此提供个性化推荐服务以增加用户粘性和提升体验效果。 最后是数据展示层面的工作,即利用图表报告等形式将复杂的数据分析结果转化为易于理解和沟通的信息。这有助于管理层基于数据做出决策,常用的技术工具有Tableau和Power BI等。 综上所述,网易云音乐的数据治理覆盖了从采集到传输存储计算建模、统计分析挖掘直至最终质量控制与展示的全流程,并通过这一系列操作不仅提升了服务质量和用户体验,还为公司业务创新及战略规划提供了有力支持。
  • 风格、时期或
    优质
    本数据集涵盖了多种音乐风格与不同时期的作品,通过分析曲目特点及情感表达,为音乐爱好者和研究者提供丰富的资源。 数据点的组合使研究人员能够从不同的维度探索音乐,例如流派、年份或情感等方面。
  • 仿代码.rar
    优质
    这段代码资源为用户提供了一个模仿网易云音乐界面和功能的开发项目,适合前端开发者学习参考。包含HTML、CSS及JavaScript文件。 我认为这套源码的UI设计得很好,非常适合初学者练习使用。
  • 汉语语.rar
    优质
    该资源为汉语语音情感数据集压缩文件,包含多种情感类别下的高质量普通话录音样本,适用于情感识别与分析研究。 该数据集用于语音情感分析的训练,并适用于机器学习和深度学习的应用。它来源于CASIA语料库,仅限于学术研究使用。
  • 歌曲_5730.csv
    优质
    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。