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该数据集包含1000个Last.fm用户的音乐偏好信息。

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简介：
该数据集包含来自 LastFM 平台上拥有 1000 名用户的音乐听歌记录信息。该资源旨在为研究者和开发者提供一个便捷的工具，用于分析用户音乐偏好、探索音乐趋势以及进行相关算法的测试和验证。通过对这些用户的听歌数据进行深入分析，可以获得关于音乐品味、用户行为模式等方面的宝贵见解。

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  • 抖音用户的视频偏好分析数据
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    本研究通过数据分析方法深入探讨抖音用户对不同类型视频内容的偏好，旨在为内容创作者和平台运营者提供有价值的参考信息。 项目目的：该项目的主要研究目的是通过分析抖音上的知名用户（大V），来探索什么样的视频在抖音上最受欢迎，并构建预测模型。 项目问题： 1. 抖音大V账号的行为数据的基本情况如何？ 2. 什么样的大V拥有更多的粉丝数、点赞数、评论数以及分享数？ 3. 抖音大V用户的回关度（即关注其他用户的情况）如何？ 本次的数据来源于公众号【法纳斯特】，时间为2018年。数据主要包括了大V们的昵称、性别、地点、类型、点赞数、粉丝数、视频数量、评论数量、分享数量以及他们所关注的账号数目等信息，并且还包括他们的毕业学校和认证情况等内容。 由于时间原因，目前抖音上的知名用户的数据可能会与本次分析的结果有所不同。
     
  • Last.fm 数据集
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    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。
     
  • Python在抖音用户视频偏好分析中的应用（含代码、文档和数据集）
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    本研究运用Python技术深入分析抖音平台用户的视频观看习惯与偏好，通过详实的数据处理及模型构建过程，并公开相关代码、文档和数据集以供学术交流。 为了进行抖音用户视频偏好分析，你可以遵循以下基本步骤： 1. 数据获取： - 使用官方API：如果抖音提供了API接口，则需要注册开发者账号并获得访问权限来抓取数据。 - 编写爬虫程序：利用Python编写脚本来自动收集公开用户的资料。请注意遵守平台的使用条款，并注意潜在的法律风险。 - 购买第三方服务的数据：一些公司提供社交媒体上的用户行为等信息，可以考虑从这些供应商处购买所需数据。 2. 数据预处理： 获取到原始数据之后需要进行如下操作以准备分析工作： - 清洗：移除无效或格式不正确的记录。 - 转换：将非结构化内容（例如文本描述、时间戳）转化为便于后续步骤使用的结构形式。 - 特征提取：从视频和用户信息中挑选出有助于理解偏好的关键指标，比如播放次数、点赞数量等。 3. 数据分析： 利用Python的各类库来进行深入研究： - 描述性统计学方法：通过计算平均值、标准差等基本参数来了解数据集的整体特征。 - 相关性检验：考察不同变量间是否存在显著联系，比如观看时长与点赞数之间的关系。
     
  • Last.fm 1K 用户数据集介绍-附件资源
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    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。
     
  • 音乐推荐系统：基于Last.fm数据的Recommender System-源码
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    本项目为一个音乐推荐系统，采用Last.fm平台的数据构建，并开放其源代码供开发者研究和使用。通过分析用户听歌行为，实现个性化音乐推荐功能。 今天我们将基于提供的Last.fm数据集构建一个基本的推荐系统。该数据集来自2011年的LastFM，包含1,892位用户的播放记录以及与之相关的17,632个艺术家的信息。 我们的工作流程如下： - 通过执行初步探索性数据分析（EDA）来了解和检查我们正在使用的数据。 - 构建几种版本的基本协作推荐系统： - 使用scikit-learn库中的K最近邻算法 - 利用TuriCreate工具的项目相似度推荐模型 - 对上述构建出来的推荐系统的性能进行评估，并回答关于项目的相关问题，包括需要改进的地方。 除了本说明文档中包含的一般信息之外，我们的项目还包括以下内容： （01）使用scikit-learn和TuriCreate实现协作过滤器。 附录：初步探索性数据分析/主题建模 (A01) 使用scikit-learn的K均值聚类和t-SNE进行用户或艺术家标签分析。 (A02) 利用pyLDAvis工具执行潜在狄利克雷分配（LDA）以进一步理解数据。
     
  • 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。
     
  • 你好音乐网（PHP+MySQL版）含数据库
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    《你好音乐网》是一款采用PHP与MySQL技术开发的在线音乐平台源码，内含预构建的数据库结构及基础数据，支持快速搭建个人或小型音乐分享网站。 需要修改mysql_conn.php文件中的数据库名、数据库用户名和密码等相关设置。
     
  • 包含1000个记录的12导联ECG心电图数据集
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    本数据集收录了1000份高质量的12导联心电图记录，为心脏病的研究与诊断提供了宝贵的资源。 我们有一个包含1000个12导联ECG心电图的数据集。其中600例有标签数据用于训练模型，另外400例无标签数据作为测试集使用。所有信号的采样率为500 Hz，并且这些数据以MAT格式存储。
     
  • YOLOv5水果数据集含1000张图片及标注信息
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    本资源提供一个包含1000张图片的YOLOv5水果数据集，内附详细的标注信息，适用于目标检测模型训练与测试。 进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于Yolov数据集，总共有1000张图片，其中大部分背景为白色，少部分包含背景干扰。如果有需要可以下载测试数据集。
     
  • 保险业用户信息数据集
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    本数据集汇集了大量保险行业用户的详细信息，旨在为研究和开发提供支持。它包括个人特征、保单详情及行为模式等多维度的数据，适用于数据分析与模型构建，助力精准营销与风险管理策略优化。 保险公司用户信息数据集包含用户的详细资料，用于分析和改进保险服务。