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评论

并对这300首歌曲进行聚类

字号+ 作者:admin 来源:未知 2019-04-21 01:17 我要评论( )

通过以上基于评论文本对歌曲进行聚类和基于评论行为建立歌曲关系收集的测验考试,我们不难看出,用户评论及用户行为数据都能反映歌曲的特点和内在的联系,进一步印证了网易云音乐建立的“音乐社区”有助于其保举系统的实现。 这些环节词就是大师最常提及的,

  通过以上基于评论文本对歌曲进行聚类和基于评论行为建立歌曲关系收集的测验考试,我们不难看出,用户评论及用户行为数据都能反映歌曲的特点和内在的联系,进一步印证了网易云音乐建立的“音乐社区”有助于其保举系统的实现。

  这些环节词就是大师最常提及的,涉及这些词的评论将会具有更深挚的群众根本。(所以说,若是写一个“高考前说好一路走,上大学却惨遭分手”,说不定良多人点赞?)

  我们发觉,对于表达类似感情的歌曲,其评论区的总体画风也比力相像。好比哀痛情歌的评论区中,大师更倾向于会商本人在恋爱中吃的苦头,而甜美情歌的评论区则被形形色色的剖明宣言占领。因而我们但愿从评论文本出发,看看其可否反推出歌曲的特点,并对这300首歌曲进行聚类。

  我是索邦大学法国文学博士马莎莎,850年的巴黎圣母院被烧掉了什么,问吧!

  起首,需要有必然的字数(写满140字更佳);其次,从感情的角度来说,评论所表达的感情最好能惹起其他用户的共识;而要想脱颖而出,评论的故事细节还需要愈加丰硕;此外,段子手也很受接待。

  于是我们拔取了几组高频词进行词频的对比。起首,分手这个词呈现次数比其他几个词加起来还多,申明分手形成的情感波动是最大的;人生阶段中高中和大学呈现次数最多,可能是由于这两个阶段承载了更多的感情与回忆;而高考则是大部门人终身中最主要的一场测验,因而词频最高。

  我们挑选的部门聚类成果中,有一类比力较着是励志歌曲(《追梦赤子心》、《Hall of Fame》等),评论中大量呈现高考党、考研党为本人加油鼓劲的评论,对应的感情雷达图中“爱好”的指数较高;还有一类是华语哀痛情歌(《七友》、《后来》等),感情阐发成果最为丰硕,雷达图面积最大,“忧虑”占主导地位。

  说到网易云音乐的神评论,因为部门评论的同质化,网友们以至还拾掇过“评论区的六大未解之谜”:为什么网易云音乐的网友们都是有故事的人?那些天天说评论顶上去就要剖明的人,到底有没有成功?

  好比歌曲《说散就散》里面的抢手评论,又有兄弟,又有爱人,又是跪下,又是威严,故事极其丰满,就连呈现了错别字都影响不了其上抢手。

  综上,我们能够看出,不异歌手、语种以及曲风的歌曲,在收集中更容易被划分到统一社区,这与公共的听歌习惯相吻合。因而,基于用户的评论行为建立歌曲关系收集,并对歌曲进行社区划分及保举,也具有其合理性和精确性。

  环节词

  本项目利用的数据爬取自网易云音乐歌单“网易评论最多的300首歌”,

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