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J-GLOBAL ID：202202248995780840   整理番号：22A1169875

改良LSTMとランダムフォレストアルゴリズムに基づく音楽傾向予測【JST・京大機械翻訳】

Music Trend Prediction Based on Improved LSTM and Random Forest Algorithm

著者 (1件)： Liu Xiangli (College of Continuing Education, Zibo Vocational Institute, Zibo, Shandong 255000, China)
資料名： Journal of Sensors (Web)  (Journal of Sensors (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7792A  ISSN： 1687-725X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： enter楽消費製品の1つとして,ポップ音楽はますます多くの人々の注目を集めている。ビッグデータの文脈において,多くのポップ音楽聴取者は,大規模にポップ音楽の開発傾向を決定することができる。ポップ音楽の傾向を予測するために,著者らは,大規模なユーザデータに基づいて,深く,聴衆の好みと選好をジグして,分析することができた。本論文は,改良LSTMとランダムフォレストアルゴリズムに基づく音楽傾向予測法を提案した。アルゴリズムは,最初にテストデータセットに関する異常データ処理と正規化処理を実行する。次に,重要な特徴をランダムフォレストアルゴリズムによって選択して,ラフ集合補償システムによって修正した。最後に,予測をLSTMを改善することによって行う。実験において,RMSEとMAERをアルゴリズムの性能評価指標として用いて,結果は,提案したアルゴリズムが音楽人気傾向をより良く予測できることを示した。同時に,二乗平均誤差と平均絶対誤差指数は明らかに改善される。Copyright 2022 Xiangli Liu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *アルゴリズム ,  聴覚 ,  音楽 ,  データ ,  消費財 ,  *計算機アルゴリズム ,  データ処理 ,  正規化 ,  視聴者 ,  性能評価 ,  ラフ集合
準シソーラス用語： 試験データ ,  *ランダムフォレスト ,  ビッグデータ ,  平均絶対誤差 ,  音楽聴取 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 精神療法  (GR04030O) ,  音声処理  (JE05000E) ,  楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (22件)：

• S. C. Brown, D. Knox, "Why go to pop concerts? The motivations behind live music attendance," Musicae Scientiae, vol. 21, no. 3, pp. 233-249, 2017.
• S. Song, M. Yoo, "The role of social media during the pre-purchasing stage," Journal of Hospitality and Tourism Technology, vol. 7, no. 1, pp. 84-99, 2016.
• J. W. Morris, "Music platforms and the optimization of culture," Social Media Society, vol. 6, no. 3, 2020.
• J. P. Simon, "New players in the music industry: lifeboats or killer whales? The role of streaming platforms," Digital Policy, Regulation and Governance, vol. 21, no. 6, pp. 525-549, 2019.
• X. Xie, X. Xie, C. Martínez-Climent, "Identifying the factors determining the entrepreneurial ecosystem of internet cultural industries in emerging economies," International Entrepreneurship and Management Journal, vol. 15, no. 2, pp. 503-522, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： LSTM ,  音楽 ,  傾向 ,  予測