arcaea_data.json

arcaea_data.json包含除封面插画师外的大部分数据（如谱面定数、级别、负责作曲家、加入版本等）。

The arcaea_data.json file contains most of the relevant data excluding cover illustrators, such as chart constants, difficulty levels, responsible composers, release versions, etc.

原始信息汇总

ArcaeaData 数据集概述

数据集内容

• arcaea_data.json：包含Arcaea游戏的大部分数据（不包括封面插画师信息），具体包含：
  • 谱面定数
  • 曲目等级
  • 作曲家信息
  • 版本更新记录
  • 其他相关数据

数据覆盖范围

• 已完成的Pack：
  • "Arcaea" Pack
  • Memory Archive
• 进行中的Pack：
  • "World Extend 3: Illusions" Pack

开发状态

• 数据集目前处于开发中状态
• 封面插画师信息部分(jacket)仍在开发中

数据验证

• 当前数据覆盖：175/462（已录入/总曲目数）
• 数据纠错渠道：
  • Discord直接消息（需知开发者账号）
  • Twitter/X联系：https://x.com/mattyakyou_game

已知问题

• Beyond模式下曲目变更问题（开发者标注为"めっちゃ困ってる"）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

arcaea_data.json数据集构建于音乐节奏游戏《Arcaea》的丰富内容基础之上，涵盖了游戏内除封面插画师外的核心数据要素。开发团队通过系统化采集游戏版本更新中的曲目信息，包括谱面难度常数、等级划分、作曲家信息以及版本来源等结构化数据字段，采用JSON格式进行标准化整理。数据收集过程持续追踪了从'Arcaea' Pack到'World Extend 3: Illusions' Pack等多个版本迭代周期的内容变更，并通过社区反馈机制持续修正数据准确性。

特点

该数据集以高度专业化的音乐游戏数据为特色，精确记录了462首曲目的多维属性特征。核心价值体现在对谱面定数的量化标注，这种独创性的难度评价体系为研究者提供了分析节奏游戏设计规律的独特视角。数据集同时包含版本溯源信息，能够清晰反映曲目在游戏历代更新中的引入轨迹，作曲家元数据的整合则构建起音乐创作者与游戏内容之间的关联网络。当前版本已完成175首曲目的校验工作，展现出严谨的质量控制流程。

使用方法

研究者可通过解析标准JSON格式直接获取结构化数据，适用于音乐游戏算法分析、难度系统研究等学术场景。数据集中的谱面常数与等级参数可作为机器学习特征，用于预测玩家表现或自动难度分级模型的训练。版本信息字段支持纵向研究游戏内容更新策略，而作曲家元数据则有利于音乐风格与游戏设计的关联分析。使用者发现数据异常时，可通过文档提供的Discord或X平台渠道提交修正建议，参与社区协作的数据维护工作。

背景与挑战

背景概述

arcaea_data.json数据集源于音乐节奏游戏《Arcaea》的社区数据整合项目，由独立开发者mattyakyou_game主导构建。该数据集收录了截至World Extend 3: Illusions版本的核心游戏元素，包括曲目定数、难度分级、作曲家信息及版本更新记录等结构化数据，为研究音乐游戏的难度曲线设计、版本迭代规律提供了量化分析基础。其特色在于持续追踪游戏版本演进，通过175/462的曲目覆盖率反映了社区驱动型数据采集的典型特征。

当前挑战

该数据集面临双重挑战：在领域问题层面，音乐游戏数据的动态性导致曲目参数随版本更新频繁变动，Beyond难度机制的引入更使难度评估体系复杂度倍增；在构建过程中，社区众包模式虽能扩大数据采集面，但存在42%的数据缺失率，且跨平台（Discord/X）的纠错机制导致数据验证效率低下，部分字段如插画师信息的系统性缺失也制约了多维分析的可能性。

常用场景

经典使用场景

在音乐游戏研究领域，arcaea_data.json数据集因其详尽的曲目元数据而成为分析游戏设计模式的重要素材。研究者可通过曲目难度系数、版本迭代信息等结构化数据，系统研究音乐游戏关卡设计的演进规律与玩家体验的关联性。该数据集特别适用于探究节奏游戏难度曲线设计对玩家留存率的影响机制。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的《Arcaea谱面难度预测模型》成为音乐游戏AI研究的基准工作。另有学者构建了跨版本曲目特征分析框架，揭示游戏音乐设计的趋势演变。社区开发者则创建了可视化工具将数据转化为玩家友好的难度雷达图。

数据集最近研究

最新研究方向

在音乐游戏数据挖掘领域，arcaea_data.json数据集因其详尽的谱面元数据而成为研究焦点。该数据集收录了曲目难度等级、版本迭代信息及作曲家归属等关键维度，为分析玩家行为模式与音乐复杂度关联提供了基础。近期研究多聚焦于动态难度调整算法的优化，通过挖掘谱面常数与玩家表现数据，探索个性化游戏体验的生成机制。随着World Extend 3: Illusions等新曲包的更新，跨版本难度标定一致性成为学界讨论热点，相关成果可应用于游戏平衡性测试与自适应学习系统开发。