在线音乐歌单播放量预测及影响因素分析

摘要：

[目的]通过预测歌单播放量并探究影响播放量的因素,帮助甄别歌单的优劣,方便在线音乐平台对歌单质量进行把关.[方法]利用爬虫获取网易云音乐歌单的数值特征和文本特征,采用Word2Vec和BERT对文本进行预训练,然后分别建立RF、XGBoost、DNN模型对歌单播放量进行多组预测对照实验.[结果]DNN模型的预测准确率要高于RF和XGBoost模型,歌单的初始播放量、评论、收藏、转发数对播放量的影响最为显著,而文本特征会使预测准确率下降.[局限]受到网易云音乐歌单推荐每日更新这一不可控因素的影响,只获取了歌单12h后的播放量数据.[结论]通过构建播放量预测模型,可以帮助在线音乐网站对歌单优劣进行初步判断.

关键词：歌单播放量预测;网易云音乐;随机森林;XGBoost;DNN

所属期刊栏目：5

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系国家社会科学基金项目项目编号:17ZDA291

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：100-112