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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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简介：
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。

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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。
     
  • spotify-popularity-prediction: 基于音频特征预测热门歌曲
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    本项目通过分析Spotify平台上歌曲的音频特性，建立模型以预测哪些歌曲可能成为流行音乐。旨在探索音乐数据背后的模式和趋势。 在本项目spotify-popularity-prediction中，我们探讨了一个核心问题：如何利用音乐的音频特征来预测其在Spotify平台上的受欢迎程度。这一任务需要机器学习、数据分析以及音乐信息检索等多个领域的知识。 首先，我们需要理解数据集的内容和结构。该数据集中可能包含多个音乐文件的各种音频特性，例如节奏、节拍、音调等，这些特性是通过诸如Librosa或Marsyas这样的音频分析工具从原始声音信号中提取的。具体包括： 1. **节奏**（Tempo）：每分钟的拍数。 2. **音调**（Key）：音乐的基本调性。 3. **能量**（Energy）：歌曲响度，反映了其活力和强度。 4. **舞蹈性**（Danceability）：适合跳舞的程度，由节奏稳定性、节拍强度及旋律清晰度决定。 5. **和谐性**（Harmony）：与音乐的和弦变化及其复杂程度相关。 6. **情感**（Valence）：积极或消极情绪的表现，反映了音乐带来的快乐感或悲伤感。 7. **声学特性**（Loudness）：整体响度水平。 8. **现场性**（Liveness）：是否存在观众互动的迹象，如掌声、欢呼等声音。 9. **复杂性**（Complexity）：结构和元素上的复杂程度。 接下来，我们将使用这些特征作为机器学习模型的输入。我们可能会用到线性回归、随机森林或支持向量机算法，甚至可以尝试更复杂的深度学习方法比如卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）。目标变量是歌曲在Spotify平台上的流行度评分。 在整个项目中，我们将通过以下步骤进行操作： 1. **数据预处理**：清洗和准备数据，填补缺失值，并对分类特征编码、数值特征标准化或归一化。 2. **特征工程**：创建新的有用特性，例如计算不同特性的交互作用或者提取时间序列的局部特点等。 3. **模型选择与训练**：挑选适当的机器学习算法进行训练并调整超参数以优化性能。 4. **验证和评估**：通过交叉验证来测试模型泛化能力，并防止过拟合现象的发生。同时，我们会使用诸如均方误差（MSE）或R^2分数等度量标准来评价预测的准确性。 5. **结果可视化**：利用Matplotlib、Seaborn等工具展示学习曲线和特征重要性图表，以便更好地理解模型的行为模式。 在项目推进过程中，我们欢迎社区成员参与到数据探索、特性分析及模型构建等方面的工作中。通过大家的合作与努力，可以不断改进和完善预测算法，从而提高其准确性并增强其实用价值。
     
  • Spotify歌曲流分析：运用Spotify API数据通过D3.js和Plotly进行...
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    本项目利用Spotify API获取音乐数据，并采用D3.js及Plotly等工具进行可视化展示与深度分析，揭示歌曲流模式。 随着时间的推移，Spotify利用真实世界的数据集进行跟踪分析，并选择一个背景来创建交互式可视化仪表板以进行深入研究。这项工作使用了HTML、CSS以及JavaScript等技术，特别是D3.js库来进行数据展示。 我们的目标是通过音频特性（如舞蹈性和语音性）客观地评估音乐随着时间的变化情况，并确定哪个国家的音乐流媒体播放次数最多。为此，我们分析了一个包含多个国家和地区数据的数据集。根据这些数据分析结果表明美国在所有被研究的国家中拥有最多的音乐流媒体播放量。 此外，我们的研究表明，在一段时间内，舞蹈性和语音性等音频特性有所增加。为了更好地理解全球范围内的变化趋势和分布情况，还使用了世界Choropleth地图来进行可视化分析。
     
  • Sarki_Oneri_ML:基于“百万首歌曲”数据集的音乐推荐系统
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    Sarki_Oneri_ML是一款创新的音乐推荐系统，依托于庞大的“百万首歌曲”数据集，运用先进的机器学习算法，为用户精准推送个性化的音乐内容。 在我们的示例中使用了“百万首歌曲”数据集来创建一个简单的歌曲推荐系统。该数据集中包含了来自不同网站的音乐曲目以及用户听完后的评分。 我们首先合并两个不同的数据集，并展示了新合并的数据集中行数和列数的信息，同时显示了一些具体的内容。然后将这个混合的数据集划分为训练集与测试集以进行后续分析。 接下来创建了一个不需要个性化定制、基于歌曲流行度的推荐类示例。接着尝试使用基于相似性计算的方法来预测用户可能会喜欢的一系列歌曲，并且通过已知的歌曲标题建议出类似的其他曲目。 根据用户的输入，例如他们已经听过的某首歌的名字，系统能够提供相应的音乐推荐列表。整个过程中展示了一些关键步骤和结果的截图以帮助理解实现过程和技术细节。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 30000首歌曲的Spotify数据集.zip
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    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。
     
  • 用Python实现在线抓取百度音乐歌曲的功能
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    本项目旨在利用Python编程语言开发一个脚本或程序，能够自动从百度音乐网站上抓取并下载所需的音频文件。这不仅需要对目标网站进行深入分析和理解其数据结构，还需掌握诸如requests、BeautifulSoup等网络爬虫技术，并确保操作符合相关法律法规及服务条款，以实现高效且合法的在线歌曲获取功能。 有兴趣的同学可以尝试使用Python编写代码来在线爬取百度音乐的数据并进行解析。这会是一个很好的练习机会，帮助大家更好地理解爬虫的工作原理和技术细节。
     
  • Spotify分析：通过探索性数据分析和机器学习从Spotify歌曲数据中挖掘有趣的洞察
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    本项目运用探索性数据分析与机器学习技术深入研究Spotify音乐库，揭示歌曲特征及其流行趋势间的关联，旨在发掘音乐数据中的有趣见解。 Spotify分析目标应用探索性数据分析和机器学习从Spotify歌曲数据集中提取有趣的信息。该资料集包含2010年十年间每年的热门歌曲。数据集中的列包括：ID、标题（歌曲名称）、歌手、热门流派、发行年份、bpm（每分钟节拍数，表示节奏）、nrgy（能量值，数值越高则音乐越有活力），dnce（可跳舞性，数值越高则更易随曲舞动），dB（响度，以分贝为单位的音量大小）、live（活跃度，数值越大歌曲可能越接近现场录音版本）, val(愉悦感，数值越高表示心情更加积极), dur (长度：音乐持续时间)，acous （声学性，数值越高则音乐更偏重于乐器演奏），spch（语音特性，值越高表明歌词中包含的单词越多）、pop（流行度，值越高代表歌曲越受欢迎）。在数据预处理阶段，我们按超类型创建和分组top genr。
     
  • 2019年版百度百科563万数据新版
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    2019年版百度百科收录了超过563万个词条，涵盖文化、科学、时事等多个领域，为用户提供全面详实的知识服务。 百度百科2019年新版包含563万条数据，每行一条，采用JSON格式。