阿里音乐流行趋势预测大赛程序

【实例简介】
天池大赛第六名。这个赛题不是典型的分类、聚类问题，而是时间序列问题，这种时间序列问题，主要在于学习出周期性和趋势。为了达到学出周期性和趋势的目标，可以试用统计学中典型的时间序列模型如STL分解和ARIMA，这样的模型的优点是便捷，弱点是像个黑盒，不太便于添加更多特征。
【实例截图】
【核心代码】
AliMusicTrendPredict-master
└── AliMusicTrendPredict-master
├── F.png
├── README.md
├── s1d1
│   ├── 0605_degreeOfEachArtist.txt
│   ├── data
│   ├── le.py
│   ├── pic
│   │   ├── artist_trend_0.png
│   │   ├── artist_trend_predict_0.png
│   │   └── song_trend_0.png
│   └── pp.py
└── s1d2
├── artist_34_play_diffrate.png
├── artist_34_play_pred.png
├── artist_34_play_trend.png
├── artist_99_play_month_seasonal.png
├── artist_99_play.png
├── artist_99_play_trend.png
├── artist_99_play_week_seasonal.png
├── data
├── iterate.dat
├── le2.py
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├── pic_trend_3
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│   └── 9.png
├── pp2.py
└── pp2.pyc

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