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음원 차트의 순위 구간화를 통한 흥행 예측 방법론An Approach for Predicting Chart Success by Segmenting Music Chart Rankings

Other Titles
An Approach for Predicting Chart Success by Segmenting Music Chart Rankings
Authors
김우석강준하김민제정혜진이수원최상민
Issue Date
Dec-2023
Publisher
한국정보기술학회
Keywords
machine learning; deep learning; classification; prediction; .
Citation
한국정보기술학회논문지, v.21, no.12, pp 211 - 216
Pages
6
Indexed
KCI
Journal Title
한국정보기술학회논문지
Volume
21
Number
12
Start Page
211
End Page
216
URI
https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/69210
ISSN
1598-8619
2093-7571
Abstract
최근 음악 시장의 규모가 확대되면서 수많은 음원이 발매되고 있으나, 흥행하는 곡의 비중은 매우 낮다. 이에 따라 발매되는 음원의 흥행을 예측하는 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 인기 있는 아티스트의 음원이거나 최고 순위가 높은 음원일수록 오랜 기간 음원 차트에 상주하는 경향을 보인다. 본 연구는 음원 차트를 일정한 크기로 분할하고, 음원을 최고 순위를 기준으로 배치하여 임의의 음원이 어떤 구간에 속할지 예측한다. 실험 방법은 음원 데이터를 최고 순위로 정렬한 후 구간에 따라 라벨링하여 음원의 특성들을 수치 데이터로 전처리하는 과정을 거치고, 음원이 속할 구간을 예측한다. 예측을 위해 9개의 모델을 이용하여 실험을 진행하고, f1-score를 통해 평가한다. 실험 결과로 MLP가 타 모델들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.
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Choi, Sang Min
IT공과대학 (컴퓨터공학과)
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