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ソーシャルメディアの特徴量を考慮した機械学習による音楽トレンドの検知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236870
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23687049155d8b-8aa8-4644-bd23-8951d56ebfde
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-7ZG-04.pdf (181.8 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | ソーシャルメディアの特徴量を考慮した機械学習による音楽トレンドの検知 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | コンピュータと人間社会 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||
| 著者名 |
佐藤, 豪栄
× 佐藤, 豪栄
× 秦野, 亮
× 西山, 裕之
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年、音楽のトレンド形成において、ソーシャルメディア内のショート動画プラットフォームの影響が増している。Twitterやストリーミングサービスに関する研究は進展しているものの、ショート動画プラットフォームに特化した研究はまだ不足している。本研究では、TikTokなどのショート動画プラットフォームのデータを分析し、音楽ランキングの上位や急上昇などの音楽トレンドの予測を目指す。手法として、ショート動画の特徴量を考慮した機械学習モデルを開発する。このモデルは、ランキングや急上昇の予測において、有意に働く可能性を示しており、音楽業界におけるマーケティング戦略への応用可能性を示唆している。 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 523-524, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
