XJIPC OpenIR  > 多语种信息技术研究室
基于艺人画像的歌曲点播量预测
吴桂平、侯晓琴、王冰、周军、张艳、颜永红
2017
发表期刊网络新媒体技术
卷号6期号:3页码:20-26
摘要用户画像可以用于用户相关事件的预测。在本文中,我们探索对用户画像的建模中结合外在因素的变化,对用户相关行为进行预测。在实验方面,我们以阿里音乐用户的历史播放数据为基础,结合外在主要相关事件,对艺人进行多维的画像,进而预测某个时间段内艺人的歌曲点播量,挖掘出即将成为潮流的艺人,从而实现对一个时间段内音乐流行趋势的准确把控。实验结果表明,与传统的机器学习方法和时序模型方法相比,我们的算法具有很高准确率,且具有简洁,泛化能力强的特点。
关键词用户画像 Arima 随机森林 时间序列
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/4803
专题多语种信息技术研究室
作者单位中国科学院声学研究所语音声学与内容理解重点实验室、上海海事大学、中国科学院信息工程研究所、中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
吴桂平、侯晓琴、王冰、周军、张艳、颜永红. 基于艺人画像的歌曲点播量预测[J]. 网络新媒体技术,2017,6(3):20-26.
APA 吴桂平、侯晓琴、王冰、周军、张艳、颜永红.(2017).基于艺人画像的歌曲点播量预测.网络新媒体技术,6(3),20-26.
MLA 吴桂平、侯晓琴、王冰、周军、张艳、颜永红."基于艺人画像的歌曲点播量预测".网络新媒体技术 6.3(2017):20-26.
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