Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.388-391
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Feature analysis and ranking prediction of music suspected of being abused
사재기 의혹 음원 특징 분석과 순위 예측
- Cheong, Hae Rin (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Kim, Do Young (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Jeong, Hyeon Jeong (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Kim, Seong Gyeong (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University) ;
- Kim, Hyeon Hee (Department of Statistics and Information Science, Dongduk Women's University)
- 정해린 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 김도영 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 정현정 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 김성경 (동덕여자대학교 정보통계학과) ;
- 김현희 (동덕여자대학교 정보통계학과)
- Published : 2022.05.17
Abstract
온라인 음원 스트리밍 서비스가 확대되면서 음원 사재기가 빈번해지고 있다. 본 논문에서는 사재기로 의심할 수 있는 음원의 특징을 분석하고, 사재기가 이루어지지 않았을 경우의 음원 순위를 예측한다. 그 결과, 랜덤 포레스트를 통해 앨범 평점이 낮은 음원, 장르가 인디나 발라드인 음원, 특정 발매사의 음원일 때 사재기로 의심할 수 있었다. 또한, 딥러닝을 통한 순위 예측 실험 결과, 사재기의 영향으로 실제 순위와 예측 순위에 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
Keywords