python爬虫项目（一百四十八）：爬取音乐网站歌单及用户偏好数据并进行分析

于 2024-10-09 14:40:46 发布
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文章标签： python 爬虫 开发语言 音视频 easyui
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_68036862/article/details/142786502

引言

随着音乐流媒体平台的兴起，用户在音乐平台上的偏好和行为成为了研究的重要内容。通过分析音乐网站的歌单和用户偏好数据，我们可以了解流行趋势、用户口味及市场动态，从而为音乐推荐、推广活动和产品优化提供数据支持。本篇博客将详细介绍如何抓取音乐网站的歌单和用户偏好数据，并进行深入分析，主要分为以下几个部分：

  1. 目录

    引言

    一、数据抓取

    1.1 数据抓取的重要性

    1.2 选择抓取的平台

    1.3 爬虫技术概述

    1.4 环境准备

    1.5 基本的爬虫框架

    二、数据预处理

    2.1 数据清洗

    2.2 数据探索与分析

    三、用户偏好的建模与预测

    3.1 用户偏好的定义

    3.2 特征工程

    3.3 用户偏好的建模

    四、系统集成与应用

    4.1 系统集成

    4.2 Web界面示例

    4.3 模型部署

    五、结论与展望

    5.1 总结

    5.2 未来展望

一、数据抓取

1.1 数据抓取的重要性

在进行任何数据分析之前，首先需要获取可靠的数据。音乐网站的歌单和用户偏好数据可以为后续的分析提供重要的基础。

1.2 选择抓取的平台

在本项目中，我们选择使用网易云音乐作为抓取对象。该平台拥有丰富的歌单和用户数据，适合进行多维度分析。

1.3 爬虫技术概述

爬虫技术主要包括以下几个部分：

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基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11的护目镜佩戴识别检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动检测人员是否规范佩戴护目镜。系统采用YOLOv11目标检测算法，结合包含15,083张图像的自定义数据集（训练集13,200张、验证集1,256张、测试集627张），对"Goggles"（佩戴护目镜）和"NO-Goggles"（未佩戴护目镜）两类目标进行高效识别。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验表明，该系统在测试集上达到较高的检测精度与实时性，可广泛应用于工业安全、实验室管理等场景，为个
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基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统，旨在实现高效、准确的家具目标检测。系统采用YOLOv12算法，结合自定义的YOLO格式家具数据集（包含椅子、沙发和桌子三类目标）。系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的检测精度，mAP（平均精度）达到98.7%，验证了YOLOv12在家具检测任务中的有效性。本文提供了完整的Python项目源码、预训练模型及数据集，为后续研究与应用提供了可复现的解决方案。
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基于深度学习YOLOv12的手语识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的手语识别检测系统，旨在实现高效、准确的手语字母（A-Z）实时检测。系统采用改进的YOLOv12算法，结合自定义YOLO格式数据集（包含训练集504张、验证集144张和测试集72张图像），通过目标检测技术定位并分类手语动作。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在手语字母识别任务中表现出较高的检测精度和鲁棒性，为手语翻译和人机交互应用提供了可行的解决方案。
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基于深度学习YOLOv11的手语识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文提出了一种基于深度学习YOLOv11的手语识别检测系统，旨在实现高效、准确的手语字母（A-Z）实时检测。系统采用YOLOv11目标检测算法，结合自定义YOLO格式数据集（包含训练集504张、验证集144张和测试集72张图像），通过数据增强和模型优化提升检测性能。此外，系统设计了用户友好的UI界面，集成登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的识别准确率，为手语翻译和人机交互提供了可行的技术解决方案。
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基于深度学习YOLOv12的安全背心穿戴识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文提出了一种基于深度学习目标检测算法YOLOv12的安全背心穿戴识别检测系统，旨在实时、准确地检测工作人员是否规范穿戴安全背心，以提高作业现场的安全管理水平。系统采用改进的YOLOv12模型，结合高质量的自定义YOLO数据集（包含训练集2728张、验证集779张和测试集390张图像），优化了检测精度和速度。此外，系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。
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基于深度学习YOLOv11的安全背心穿戴识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11的安全背心穿戴识别检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动检测作业人员是否规范穿戴安全背心，提升施工现场、工厂等场景的安全管理效率。系统采用改进的YOLOv11目标检测算法，结合自建YOLO格式数据集（包含训练集2728张、验证集779张、测试集390张，涵盖"vest"和"no-vest"两类标签），实现了高精度、实时的安全背心检测。系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能，便于多角色分级管理。实验表明，该系统在测试集上达到90.1%的mAP，帧率超过45 F
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基于深度学习YOLOv12的麻将识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文提出了一种基于YOLOv12深度学习框架的麻将牌智能识别系统，通过改进的目标检测算法实现34种基础牌型与8种特殊牌型（共42类）的高精度识别。系统采用自主构建的大规模麻将数据集（含6,731张标注图像，其中训练集5,565张、验证集684张、测试集482张）。实验表明，该系统在测试集上达到93.5%的mAP@0.5，单帧推理速度达83FPS。创新性地集成用户认证（UI登录/注册界面）与实时检测功能，项目完整Python实现代码、预训练模型及标注数据集。
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