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2016年嘻哈歌曲中美国总统候选人歌词数据集

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22KB | 更新于2025-05-18 | 97 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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根据给定文件信息,我们可以提炼出以下知识点: ### 数据集介绍 - **数据集名称**:FiveThirtyEight Hip Hop Candidate Lyrics Dataset - **数据集类型**:音乐/流行文化数据集 - **内容聚焦**:该数据集专注于嘻哈音乐领域,并且特别关注与2016年美国总统选举主要候选人相关的歌词内容。 ### 数据集内容 - **数据集目标**:本数据集旨在分析和展示嘻哈音乐中提及的政治议题,特别是在2016年美国总统选举期间的候选人的提及情况。 - **主要候选人**:数据集中包括了多个候选人,而特别点明了唐纳德·特朗普(Donald Trump)的提及,这表明数据集可能特别关注他。 - **歌词来源**:数据集涵盖了嘻哈歌曲中的歌词,这些歌词可能反映了公众对于政治候选人的看法和态度。 - **数据格式**:数据以CSV(逗号分隔值)文件格式存储,便于进行数据处理和分析。 - **附加文件**:除了数据文件外,还包含了一个README.md文件,该文件可能提供了数据集的详细描述、使用说明、来源信息以及可能的版权说明。 ### 数据集应用 - **数据分析**:该数据集可以用于分析政治与流行文化之间的关系,特别是嘻哈音乐对于政治话语的影响。 - **社会研究**:学者和研究人员可以利用该数据集来探究音乐如何反映和塑造公众的政治观念。 - **政治宣传研究**:该数据集有助于研究者分析候选人如何被不同的艺术形式表现,以及这些表现对选民的影响。 ### 许可证信息 - **CC BY 4.0**:数据集按照知识共享署名4.0国际许可证(Attribution 4.0 International,CC BY 4.0)分发。这意味着用户在使用数据时必须遵守该许可证的规定,包括必须为使用或改编的数据提供适当的归属,同时不能对许可人进行任何暗示性的赞助或认可。 ### 数据集的文件结构 - **genius_hip_hop_lyrics.csv**:这是主要的数据文件,其中可能包含嘻哈歌词中提及2016年总统选举候选人的详细信息,如歌曲名称、艺术家、歌词片段、提及的候选人等字段。 - **README.md**:这是一个标记语言文件,通常用于提供项目的说明和指导。在这个上下文中,它可能包含了数据集的背景信息,以及如何使用该数据集的说明,也有可能解释了数据收集的方法和数据的格式。 ### 使用场景 - **学术研究**:可用于社会学、政治学、音乐学等领域的研究。 - **公共数据分析**:可以用来理解流行文化中的政治倾向和公众意见。 - **政策制定参考**:政界人士和政策制定者可以借鉴数据集分析结果,了解在特定文化背景下公众对其政策和形象的认知。 通过以上知识点的详细说明,可以看出该数据集不单是收集了关于2016年美国总统大选候选人的嘻哈歌曲歌词,更提供了一个研究流行文化与政治互动关系的重要视角和数据支撑。该数据集的公开,为各界研究者提供了一个珍贵的资源,便于从流行音乐的角度去分析和理解政治现象。同时,由于其开放的共享方式,也鼓励了不同领域的交叉研究与合作。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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