Advertisement

精品推荐--[毕业设计]基于Spark的网易云音乐数据分析（含图计算、机器学习预测歌曲分类、评论词云及评论时间分析）.zip

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

简介：
本作品为毕业设计项目，利用Spark框架深入分析网易云音乐数据。涵盖图计算技术、机器学习算法以预测歌曲分类，并生成评论词云与时间趋势图表，提供全面的数据洞察。 精品--[毕业设计]基于Spark的网易云音乐数据分析 本项目包括四个主要部分： 1. 图计算：通过分析用户之间的关系以及歌曲间的关联性，构建复杂的图模型。 2. 机器学习预测歌曲分类：使用各种算法进行训练，以实现对新歌曲类型的准确预测。 3. 评论词云：从大量用户的评论中提取关键词，并用可视化的方式展示出来。 4. 用户行为分析：深入研究用户在不同时间段内的活动模式和偏好。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 精品推荐--[毕业设计]基于Spark的网易云音乐数据分析（含图计算、机器学习预测歌曲分类、评论词云及评论时间分析）.zip
    优质
    本作品为毕业设计项目，利用Spark框架深入分析网易云音乐数据。涵盖图计算技术、机器学习算法以预测歌曲分类，并生成评论词云与时间趋势图表，提供全面的数据洞察。 精品--[毕业设计]基于Spark的网易云音乐数据分析 本项目包括四个主要部分： 1. 图计算：通过分析用户之间的关系以及歌曲间的关联性，构建复杂的图模型。 2. 机器学习预测歌曲分类：使用各种算法进行训练，以实现对新歌曲类型的准确预测。 3. 评论词云：从大量用户的评论中提取关键词，并用可视化的方式展示出来。 4. 用户行为分析：深入研究用户在不同时间段内的活动模式和偏好。
     
  • 基于Spark的网易云音乐数据毕业设计分析
    优质
    本项目运用Apache Spark大数据处理框架，深入分析了网易云音乐的数据资源。通过对用户行为和偏好进行深度挖掘，旨在优化用户体验及推荐系统效能。 基于Spark进行网易云音乐数据分析是一个有趣且具有挑战性的项目。Spark是强大的分布式计算框架，适用于处理大规模数据集；而作为大型平台的网易云音乐则拥有海量用户行为及音乐信息资源，利用Spark可以深入挖掘并分析这些数据。 以下为可能的数据分析方向： 1. **用户行为分析**：通过对播放记录、收藏歌单和点赞评论等行为进行研究，了解用户的兴趣偏好及其活跃程度，并以此作为个性化推荐的依据。 2. **歌曲热度分析**：根据歌曲的播放次数、下载量及收藏数等多种指标来评估其受欢迎程度与流行趋势，帮助平台更好地理解听众对不同类型音乐的喜爱情况。 3. **用户群体细分**：基于年龄、性别和地区等个人信息进行分类研究，揭示不同人群间的音乐偏好和行为特征差异，为精准营销策略制定提供有力支持。 4. **时段分析**：考察各时间段内用户的听歌习惯与活跃程度变化规律，发现特定时间内的使用模式特点，从而优化推荐算法设计。 5. **情感倾向评估**：结合用户评论及播放历史记录进行情绪识别研究，衡量他们对音乐作品的好感度、愉悦感受等心理反应，并为改进推荐系统提供参考意见。
     
  • [毕业设计]基于Spark的网易云音乐数据挖掘分析.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品，采用Apache Spark技术框架对网易云音乐平台的数据进行高效处理与深度挖掘，旨在探索用户行为模式及偏好，以期优化用户体验和产品推荐策略。 基于Spark的网易云音乐数据分析毕业设计项目代码，已经打包为.zip文件并可供运行。
     
  • 商品评论爬虫、词云图及情感分析.zip
    优质
    本项目提供了一种自动化获取并分析商品评论的方法。通过抓取在线平台的商品评价数据，并运用词云图直观展示高频词汇，同时利用情感分析技术评估消费者对产品的正面或负面情绪倾向，为商家优化产品和服务提供有力的数据支持。 本段落介绍了如何爬取某电商平台的评论，并绘制词云图进行情感分析，适用于学习用途。
     
  • 网易云音乐评论情感分析案例正文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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 天猫商品评论爬虫与词云分析
    优质
    本项目旨在通过抓取天猫平台上特定商品的用户评价数据，并运用Python等工具进行清洗、统计和可视化（如生成词云），以洞察消费者偏好及市场趋势。 个人自主研制的爬虫策略成功绕过了阿里云的反爬机制，在天猫和淘宝上都能顺利运行。此外还提供了词云图绘制代码，帮助你进行数据抓取、分析及可视化工作。
     
  • 音乐推荐：该系统类似于网易云音乐的歌单和相似歌曲推荐
    优质
    本音乐推荐系统借鉴网易云音乐模式，提供个性化歌单及类似曲目建议，旨在为用户打造专属音乐世界。 音乐推荐系统使用Python 3.5编写，并在Jupyter笔记本上运行。该推荐系统的功能类似于网易云音乐的歌单推荐以及相似歌曲推荐。 数据获取：通过爬虫从网易云音乐中抓取了80万首歌和超过400万个收藏记录，存储格式为json文件，总大小约为3.59GB。每个歌单的数据结构如下： { result: { id: 111450065, status: 0, commentThreadId: A_PL_0_111450065, trackCount: 120, updateTime: 1460164523907, commentCount: 227, ordered: true, anonimous: false } }