| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-02-20 11:30
異種特徴を活用したネットワーク解析に基づく音楽配信サービスにおけるアーティストの人気度予測に関する検討
○松本有衣・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本文では，異種特徴を活用したネットワーク解析に基づいて，音楽配信サービスにおけるアーティストの人気度を予測する手法を提案する．提案手法では，アーティストが配信する楽曲の音響特徴，アーティストに関する経歴のテキスト特徴および関連するアーティストをひもづけるメタデータを協調利用することで，アーティストをノードとし，類似したアーティストの関連付けが可能なネットワークを構築する．また，得られたネットワークの構造を考慮した特徴を算出し，アーティストが人気であるか否かを予測する識別器を構築する．本文の最後では，世界最大の楽曲配信サービスを用いて構築された実データセットに対して提案手法を適用した結果を示し，その有効性を確認する． |
| （英） |
This paper presents a novel method to predict popularity of artists on music streaming services based on network analysis. In the proposed method, a network whose nodes correspond to artists can be constructed by collaboratively using audio features of their audio tracks, textual features of their biographies and social metadata representing related artists. In addition, the proposed method constructs a classifier that can predict whether each artist is popular or not by extracting features considering structure of the obtained network. Experimental results on multiple real-world datasets constructed by using one of the largest music streaming services show the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
（和） |
人気度予測 / 音楽配信サービス / ネットワーク解析 / 正準相関分析 / / / / |
| （英） |
Popularity prediction / Music streaming service / Network analysis / Canonical correlation analysis / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, no. 5, ME2019-56, pp. 301-306, 2019年2月. |
| 資料番号 |
ME2019-56 |
| 発行日 |
2019-02-12 (MMS, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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