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J-GLOBAL ID：202002265648760011   整理番号：20A2083414

機械学習によるヒット歌の予測:アプリオリ秘密公式はあるか?【JST・京大機械翻訳】

Predicting a Hit Song with Machine Learning: Is there an apriori secret formula?

著者 (2件)： Raza Agha Haider (Middlesex University,Dubai,United Arab Emirates) ,  Nanath Krishnadas (Middlesex University,Dubai,United Arab Emirates)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DATABIA  ページ： 111-116  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 絶えず変化する芸術形式であるにもかかわらず,音楽は年齢のためのレクリエーション enter楽の形である。音楽産業は,常に,ヒットと耳の相当な収入をngぐための努力をしている。それは,数学的展望からトップチャートにそれを作ることを予測する興味深い運動である。いくつかの研究は,歌が解放された後の因子に見えてきたが,本研究では,歌のアプリオリパラメータを調べ,歌の成功を予測する。多重プラットフォームから利用可能なデータソースを,リリックの歌と感情分析の技術的パラメータを持つデータセットを作成するために組み合わせた。4つの機械学習アルゴリズム(論理回帰,決定木,Naive Bayes,およびランダムフォレスト)は,質問-Isに答えるので,ヒット soの予測のためのマジック公式がある。その結果,技術データ点を超える要素があり,それは,鳴き目をヒットするか,そうではないことがわかった。本論文では,音楽予測はまだデータ科学活動ではない。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音楽 ,  多重化 ,  レクリエーション ,  ディシジョンツリー ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 歌 ,  ランダムフォレスト ,  Naive Bayes ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  予測 ,  秘密