楽曲特徴に基づく音楽トレンド予測およびアーティスト発掘

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近年，新人アーティスト発掘はSNSや音楽プラットフォームなどオンライン上でおこなわれることが多くなっており，レコード各社は，膨大な数のアーティストの注目度を追跡し，アーティストの流行り始めを検知している．しかし，このような手法は新人発掘の現場に既に広く普及しているため，より早期に有望なアーティストを発掘するためには，アーティストが流行り始める前にアーティストを発掘する必要がある．そこで，本研究では，音楽を聴く消費者側の時系列的なトレンドを予測し，予測されたトレンドを基に将来注目度が上昇すると予想されるアーティストを先んじて発掘する手法を提案する．提案手法である，音楽トレンドの予測および新人アーティスト発掘の手法の効果を確かめるために，実際の音楽ストリーミングサービスのデータセットを用いて性能の検証をおこない，提案手法がベースラインよりも高い性能を示すことを確認した．

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