論文の概要: Beyond Beats: A Recipe to Song Popularity? A machine learning approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12079v1
- Date: Fri, 1 Mar 2024 17:14:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 07:36:54.675087
- Title: Beyond Beats: A Recipe to Song Popularity? A machine learning approach
- Title（参考訳）: Beyond Beats: ポピュラー音楽のレシピ? 機械学習のアプローチ
- Authors: Niklas Sebastian, Jung, Florian Mayer,
- Abstract要約: 本研究は,歌の人気予測における各種機械学習モデルの予測力について検討することを目的とする。
楽曲の特徴と人気に対する影響を分析するために,通常最小方形(OLS)回帰分析を用いる。
ランダムフォレストが最も効果的なモデルとして登場し、平均スコアに比べて予測精度が7.1%向上している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6422127672474933
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Music popularity prediction has garnered significant attention in both industry and academia, fuelled by the rise of data-driven algorithms and streaming platforms like Spotify. This study aims to explore the predictive power of various machine learning models in forecasting song popularity using a dataset comprising 30,000 songs spanning different genres from 1957 to 2020. Methods: We employ Ordinary Least Squares (OLS), Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Random Forest, and XGBoost algorithms to analyse song characteristics and their impact on popularity. Results: Ordinary Least Squares (OLS) regression analysis reveals genre as the primary influencer of popularity, with notable trends over time. MARS modelling highlights the complex relationship between variables, particularly with features like instrumentalness and duration. Random Forest and XGBoost models underscore the importance of genre, especially EDM, in predicting popularity. Despite variations in performance, Random Forest emerges as the most effective model, improving prediction accuracy by 7.1% compared to average scores. Despite the importance of genre, predicting song popularity remains challenging, as observed variations in music-related features suggest complex interactions between genre and other factors. Consequently, while certain characteristics like loudness and song duration may impact popularity scores, accurately predicting song success remains elusive.
- Abstract（参考訳）: 音楽の人気予測は、データ駆動アルゴリズムの台頭とSpotifyのようなストリーミングプラットフォームによって、業界と学界の両方で大きな注目を集めている。
本研究は,1957年から2020年にかけての3万曲を対象としたデータセットを用いて,さまざまな機械学習モデルの予測能力について検討することを目的とする。
方法: 普通最小方形(OLS)、多変量適応回帰スプライン(MARS)、ランダムフォレスト(Random Forest)、XGBoost(XGBoost)アルゴリズムを用いて、歌の特徴と人気への影響を分析する。
結果: 普通最小広場回帰分析(OLS)では, ジャンルが人気に大きく影響し, 時間とともに顕著な傾向がみられた。
MARSモデリングは変数間の複雑な関係、特にインストゥルメンタルネスや持続時間といった特徴を強調します。
ランダムフォレストとXGBoostモデルは、人気の予測においてジャンル、特にEDMの重要性を強調している。
パフォーマンスの変動にもかかわらず、ランダムフォレストが最も効果的なモデルとして登場し、平均スコアに比べて予測精度が7.1%向上した。
ジャンルの重要性にもかかわらず、音楽に関連する特徴の変化が、ジャンルと他の要素の間の複雑な相互作用を示唆しているため、歌の人気を予測することは依然として困難である。
その結果、大声さや歌の持続時間といった特定の特徴が人気スコアに影響を及ぼすが、歌の成功を正確に予測するのは難しい。
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