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歌手與詞曲人之合作關係網路分析 Analysis of Singer And Songwriters Cooperation Network

專題報告. 歌手與詞曲人之合作關係網路分析 Analysis of Singer And Songwriters Cooperation Network. 指導教授：吳邦一 博士 學生： 黃耀霆、戴瑞宏. 概要. 本專題在網際網路中擷取歌手 與詞曲人之合作關係網路，建立 資料庫將資料建檔 ，使 用 TF-IDF 統計方法計算與分析歌手與詞曲 人的合作關係密切程度，並建構 網站提通使用者查詢相關資料與 分析結果。. 系統功能. ＠　 基本查詢功能 - 輸入關鍵字查詢歌手、專輯、歌曲資訊 ＠　 進階查詢功能 - 多重條件查詢，更加精確地找到歌手專輯等資訊

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歌手與詞曲人之合作關係網路分析 Analysis of Singer And Songwriters Cooperation Network

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Presentation Transcript

  1. 專題報告 歌手與詞曲人之合作關係網路分析 Analysis of Singer And Songwriters Cooperation Network 指導教授：吳邦一 博士 學生： 黃耀霆、戴瑞宏

  2. 概要 本專題在網際網路中擷取歌手 與詞曲人之合作關係網路，建立 資料庫將資料建檔，使用TF-IDF 統計方法計算與分析歌手與詞曲 人的合作關係密切程度，並建構 網站提通使用者查詢相關資料與 分析結果。

  3. 系統功能 ＠　 基本查詢功能 - 輸入關鍵字查詢歌手、專輯、歌曲資訊 ＠　 進階查詢功能 - 多重條件查詢，更加精確地找到歌手專輯等資訊 ＠　 歌手歌曲歷年專輯收錄次數查詢 - 查詢歌手精選歌曲在歷年專輯收錄次數以及排行 ＠　 合作關係查詢 - 查詢歌手與哪些作詞、作曲人的合作關係較為密切 　　　　 或是作詞人與作曲人之間的合作關係的密切程度

  4. 研究步驟 [1]確定資料來源 － 音樂歌詞網 [2]　建立規劃資料庫 － 資料庫正規化 [3]　擷取資料 － 使用PHP撰寫PARSER [4]　資料前置處理 & 儲存 － 將資料統一格式儲存 [5]　運算分析 － 使用TF-IDF計算合作關係 [6]　成果呈現 － 以網站的型式提供使用者查詢 尋找合適的音樂網站 以便抓取可利用的資料 以資料庫正規化的模式 規劃資料庫的格式

  5. 資料庫 生日 姓名 星座 歌手 資料表基本 關聯示意圖 其他 M 發行 N 創作 專輯 歌曲 詞曲創作者 N M 其他 年代 姓名 其他

  6. 研究步驟 [1]確定資料來源 － 音樂歌詞網 [2]　建立規劃資料庫 － 資料庫正規化 [3]　擷取資料 － 使用PHP撰寫PARSER [4]　資料前置處理 & 儲存 － 將資料統一格式儲存 [5]　運算分析 － 使用TF-IDF計算合作關係 [6]　成果呈現 － 以網站的型式提供使用者查詢 尋找合適的音樂網站 以便抓取可利用的資料 以資料庫正規化的模式 規劃資料庫的格式 利用PARSER從網頁文字資料中抓取所需的資料

  7. 資料抓取 <body> … <div id=“menu”> <span class=“type1”><p>所需資料</p></span> <span class=“type2”><p>所需資料</p></span> <span class=“type3”><p>所需資料</p></span> <span class=“type4”><p>所需資料</p></span> </div> … </body> <div id=“main”> <div class=“top”><div class=“content1”>所需資料</div></div> <div class=“mid”><div class=“content2”>所需資料</div></div> <div class=“down”><div class=“content3”>所需資料</div></div> </div> 所需資料 所需資料 所需資料 利用parser過濾大量的html標籤以獲得真正需要的資料

  8. 研究步驟 [1]確定資料來源 － 音樂歌詞網 [2]　建立規劃資料庫 － 資料庫正規化 [3]　擷取資料 － 使用PHP撰寫PARSER [4]　資料前置處理 & 儲存 － 將資料統一格式儲存 [5]　運算分析 － 使用TF-IDF計算合作關係 [6]　成果呈現 － 以網站的型式提供使用者查詢 尋找合適的音樂網站 以便抓取可利用的資料 以資料庫正規化的模式 規劃資料庫的格式 利用PARSER從網頁文字資料中抓取所需的資料 將資料做整理 給予有規則性的ID以利於分類 進行儲存

  9. 編號整理 歌曲 專輯 歌手

  10. 研究步驟 [1]確定資料來源 － 音樂歌詞網 [2]　建立規劃資料庫 － 資料庫正規化 [3]　擷取資料 － 使用PHP撰寫PARSER [4]　資料前置處理 & 儲存 － 將資料統一格式儲存 [5]　運算分析 － 使用TF-IDF計算合作關係 [6]　成果呈現 － 以網站的型式提供使用者查詢 尋找合適的音樂網站 以便抓取可利用的資料 以資料庫正規化的模式 規劃資料庫的格式 利用PARSER從網頁文字資料中抓取所需的資料 將資料做整理 給予有規則性的ID以利於分類 進行儲存 利用TF-IDF的統計方法 計算出關係權重判定關係密切程度

  11. 作曲人A與歌手B合作的歌曲數量 歌手A發行歌曲的全部數量 所有歌手總人數 作曲者A跟歌手們的合作數量(人數) 運算分析 TFIDF Ex: 作曲人A對歌手B的重要性 在一份給定的文件裡，詞頻（term frequency，TF） 指的是某一個給定的詞語在該文件中出現的次數。 對於在某一特定文件裡的詞語    來說，它的重要性可表示為： 是該詞在文件    中的出現次數，而分母則是在文件    中所有字詞的出現次數之和。 逆向文件頻率（inverse document frequency，IDF）是一個詞語普遍重要性的度量。 某一特定詞語的IDF，可以由總文件數目除以包含該詞語之文件的數目， 再將得到的商取對數得到： |D|：語料庫中的文件總數                  ：包含詞語   的文件數目（即          的文件數目） 則 tfidfi,j = tfi,j˙idfj

  12. 研究步驟 [1]確定資料來源 － 音樂歌詞網 [2]　建立規劃資料庫 － 資料庫正規化 [3]　擷取資料 － 使用PHP撰寫PARSER [4]　資料前置處理 & 儲存 － 將資料統一格式儲存 [5]　運算分析 － 使用TF-IDF計算合作關係 [6]　成果呈現 － 以網站的型式提供使用者查詢 尋找合適的音樂網站 以便抓取可利用的資料 以資料庫正規化的模式 規劃資料庫的格式 利用PARSER從網頁文字資料中抓取所需的資料 將資料做整理 給予有規則性的ID以利於分類 進行儲存 利用TF-IDF的統計方法 計算出關係權重判定關係密切程度 將網站做成搜尋引擎的模式 提供使用者多項查詢服務

  13. 使用者介面 搜尋引擎首頁

  14. 使用者介面 資料查詢結果

  15. 使用者介面 專輯收錄排行

  16. 研究成果 作曲人李偲菘 與其他作詞人的關係 使用ＴＦＩＤＦ和合作數量這兩種方法來計算 分析合作關係，結果有所不同。除了合作數量 外，詞曲人的合作對象專一性也會影響到合作 密切程度的排名。

  17. 周杰倫幫徐若瑄寫歌 徐若瑄幫周杰倫填詞

  18. 合作密切的原因? 透過網路報導 得知原因 了解兩人關係

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