Yazar
Çimen, Ahmet, Kayış, Enis
Basım Tarihi
2021
Basım Yeri
-
SciTePress
Konu
Matematiksel programlama, Müzik analitiği, Zamanla değişen katsayılar
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-989-758-521-0
Kayıt Numarası
b5614697-9185-4d50-938c-14453cae764f
Lokasyon
Endüstri Mühendisliği
Tarih
2021
Örnek Metin
Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil müzik yayını platformlarının kullanımı son yıllarda hızla arttı. Bir şarkının popülaritesinin otomatik olarak tahmin edilmesi bu firmalar için değerlidir ve bu da daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına gelir. Bu çalışmada, akustik ve sanatçıyla ilgili özellikleri kullanarak şarkı popülerliğini tahmin etmek için çeşitli istatistiksel modeller geliştirip karşılaştırıyoruz. Popüler şarkılar arasında herhangi bir kültürel farklılık olup olmadığını anlamak için iki ülkeden sonuçları karşılaştırıyoruz. Sonuçları karşılaştırmak için veri kaynağı olarak haftalık listeleri ve şarkıların akustik özelliklerini kullanıyoruz. Akustik özelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, tür, yerel popülerlik, şarkı güncelliği gibi özellikleri de veri setine ekliyoruz. İkinci dereceden bir program kullanarak şarkı akışlarını tahmin etmek ve zamanla değişen regresyon katsayılarını gözlemlemek için Esnek En Küçük Kareler (FLS) yöntemini uyguladık. FLS yöntemi, haftalık model farklarını mümkün olduğunca küçük tutarken akustik özellikleri ve veri kümesindeki ek özellikleri kullanarak bir şarkının haftalık akış sayısını tahmin eder. Sonuçlar, regresyon katsayılarındaki anlamlı değişikliklerin ülkelerin müzik zevklerindeki değişiklikleri yansıtabileceğini göstermektedir.
DOI
10.5220/0010607700960104
