解碼setList唯一性：實時性能的數據驅動分析

分析現場音樂表演的唯一性：數據驅動的方法>

>我有一個想法：透過分析他們過去的表演清單來量化樂團現場表演的獨特性。 我的最初研究揭示了一篇有用的博客文章： “

挖掘音樂會集列表數據：哪些藝術家一遍又一遍地播放相同的歌曲？ ，我想更深入地研究，尤其是在較新的藝術家中，而沒有付費。 Node.js的可擴展性和魯棒生態系統。 計算唯一性得分

我的分析的核心涉及幾種演算法來評估集合清單唯一性和多樣性：

歌曲唯一性得分：測量一年內藝人的唱片唱片中重複的歌曲的頻率。較高的分數表示較大的歌曲。

1. > setList唯一性分數：在一年內評估每個集合清單的獨特性。
的藝術家很少能獲得更高的分數。
2. 序列唯一性分數：
分析歌曲的順序，辨識重複的模式。 較少的序列的分數較高。
3. >>總唯一性分數：
組合上述三個指標的綜合分數，以全面衡量即時效能變異性。
4. setList序列分析：個案研究
>

我的應用程式唯一地分析了setlists中的歌曲序列，以確定給定年份的最長重複序列。 考慮此範例：

此比較突顯對比鮮明的清單策略：

> phish：

所有指標和短序列長度的高唯一性得分（最大3，平均2.05）反映了它們的即興風格和每個節目的獨特套裝。

泰勒絲（Taylor Swift）： 較低的唯一性得分和較長的序列長度（最大40，平均15.87）表示優先可預測的風扇體驗的一致的，高度訓練的方法。

>可視化setList變化

>以下圖表使用歌曲唯一性得分和平均序列長度可視化差異。 氣泡大小代表平均序列長度：

這顯然將Phish的不同方法與泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的一致集清單結構區分開。

未來的增強與挑戰

未來的功能包括：

• 稀有度分數：識別不常播放的歌曲。
• 新近度分數： 衡量現場場景中最近材料的比例。

最初的挑戰包括 API 熟悉度。 Spotify 的 API 最初計劃用於藝術家數據，但刪除了相關功能（截至 2024 年 11 月 27 日），因此只能依賴 setlist.fm。 Spotify 可能會在稍後重新集成專輯封面和元數據。

未來計劃包括：

• 實施稀有度和新近度分數。
• 為粉絲開髮用戶友好的儀表板。
• 分析現場表演模式的流派和時代趨勢。

這個項目融合了我對音樂和數據分析的熱情。我渴望看到它的演變並分享進一步的見解。

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