Collaboration-Aware Hit Song Prediction
- 1. Universidade Federal de Minas Gerais
Description
In a streaming-oriented era, predicting which songs will be successful is a significant challenge for the music industry. Indeed, there are many efforts in determining the driving factors that contribute to a song's success, and one potential solution could be incorporating artistic collaborations, as it allows for a wider audience reach. Therefore, we propose a multi-perspective approach that includes collaboration between artists as a factor for hit song prediction. Specifically, by combining online data from Billboard and Spotify, we tackle the problem as both classification and hit song placement tasks, applying five different model variants. Our results show that relying only on music-related features is not enough, whereas models that also consider collaboration features produce better results.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
في عصر البث المباشر، يمثل التنبؤ بالأغاني التي ستنجح تحديًا كبيرًا لصناعة الموسيقى. في الواقع، هناك العديد من الجهود في تحديد العوامل الدافعة التي تساهم في نجاح الأغنية، ويمكن أن يكون أحد الحلول المحتملة هو دمج التعاون الفني، لأنه يسمح بوصول الجمهور على نطاق أوسع. لذلك، نقترح نهجًا متعدد المنظورات يتضمن التعاون بين الفنانين كعامل للتنبؤ بالأغنية الناجحة. على وجه التحديد، من خلال الجمع بين البيانات عبر الإنترنت من Billboard و Spotify، نعالج المشكلة كمهام تصنيف ومهام وضع الأغنية، وتطبيق خمسة أنواع مختلفة من النماذج. تظهر نتائجنا أن الاعتماد فقط على الميزات المتعلقة بالموسيقى ليس كافيًا، في حين أن النماذج التي تأخذ في الاعتبار أيضًا ميزات التعاون تحقق نتائج أفضل.Translated Description (French)
À l'ère du streaming, prédire quelles chansons auront du succès est un défi important pour l'industrie de la musique. En effet, de nombreux efforts sont déployés pour déterminer les facteurs déterminants qui contribuent au succès d'une chanson, et une solution potentielle pourrait consister à intégrer des collaborations artistiques, car cela permet de toucher un public plus large. Par conséquent, nous proposons une approche multi-perspectives qui inclut la collaboration entre les artistes comme facteur de prédiction des chansons à succès. Plus précisément, en combinant les données en ligne de Billboard et Spotify, nous nous attaquons au problème en tant que tâches de classification et de placement de chansons à succès, en appliquant cinq variantes de modèle différentes. Nos résultats montrent que s'appuyer uniquement sur des fonctionnalités liées à la musique ne suffit pas, alors que les modèles qui prennent également en compte les fonctionnalités de collaboration produisent de meilleurs résultats.Translated Description (Spanish)
En una era orientada al streaming, predecir qué canciones tendrán éxito es un desafío importante para la industria de la música. De hecho, hay muchos esfuerzos para determinar los factores impulsores que contribuyen al éxito de una canción, y una posible solución podría ser incorporar colaboraciones artísticas, ya que permite un alcance de público más amplio. Por lo tanto, proponemos un enfoque multiperspectivo que incluye la colaboración entre artistas como un factor para la predicción de canciones exitosas. Específicamente, al combinar los datos en línea de Billboard y Spotify, abordamos el problema como tareas de clasificación y colocación de canciones exitosas, aplicando cinco variantes de modelo diferentes. Nuestros resultados muestran que confiar solo en las funciones relacionadas con la música no es suficiente, mientras que los modelos que también consideran las funciones de colaboración producen mejores resultados.Files
2266.pdf
Files
(1.0 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:01a4ba8546eef9bed9949f24dae53f14
|
1.0 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- التعاون - تنبؤ الأغنية الناجحة الواعية
- Translated title (French)
- Prédiction de chansons à succès consciente de la collaboration
- Translated title (Spanish)
- Predicción de canciones de éxito conscientes de la colaboración
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4382583842
- DOI
- 10.5753/jis.2023.3137