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文檔簡介

阿里音樂流行趨勢預測陜西師范大學網絡信息中心團隊介紹內容總體思路內容算法闡述預處理算法闡述

eg:

MonthTrendType:10111

0

1005編碼方法

當月均值高于前一個月均值，則為“1”，否則為“0”

編碼

=基本趨勢

+增量趨勢若當月均值高于前一月，則當月均值除以上月均值的結果取整，否則上月均值除以當月均值的結果取整4月>3月5月<4月6月>5月7月>6月8月>7月保持平穩(wěn)大幅增長算法闡述

根據月編碼、周編碼、日編碼的基本趨勢和增量趨勢部分對歌手進行分類，最終分為24個基本類別。

建立分類規(guī)則分類規(guī)則列表算法闡述類別最優(yōu)值選擇法子序列模式匹配法預測方法選擇類別最優(yōu)值選擇法候選預測方法集合S均值法百分位數法最后三天均值法最后一周均值法最后一個月均值法最后三個月均值法

......08_658月份65%分位數法07_60:7-8月份60%分位數法03_50:3-8月份50%分位數法

遍歷待選預測方法集合Smi(trainset)做為8月份的預測值max(F)對應的mi作為最優(yōu)預測方法根據評判函數對預測值評分Fi類別最優(yōu)值選擇法類別最優(yōu)值選擇法子序列模式匹配法預測方法選擇部分歌手8月中下旬的日播放量突然成倍增長

通過對其他歌手樣本數據中曾經出現過的類似曲線的學習，計算出待預測歌手9-10月份日播放量回落到正常水平的預測值。子序列模式匹配法繼續(xù)增長？保持平穩(wěn)？大幅回落？9月份后確定預測值123求最佳匹配子序列子序列模式匹配法截取歌手的待匹配子序列截取待預測的歌手最后15天的日變化率序列在其他歌手的日變化率序列中找出歐式距離最小的5個子序列求最佳匹配子序列123確定預測值子序列模式匹配法截取歌手的待匹配子序列歐式距離最小的5個子序列待匹配子序列123截取歌手的待匹配子序列確定預測值求最佳匹配子序列子序列模式匹配法選取三個子序列待匹配序列

對選出的3個子序列匹配結束后的樣本序列的變化率進行處理，計算出待預測歌手的9、10月份的日播放量趨勢。子序列模式匹配法算法闡述對top1歌手的處理發(fā)布新專輯附加處理附加處理1--對top1歌手的處理對日播放量越大的歌手預測的準確程度對分數的影響越大實際播放量總和的平方根附加處理2--發(fā)布新專輯9、10月有新專輯發(fā)布發(fā)布時間歌曲數量調整后的結果以發(fā)布時間為分割點對9-10月份進行分段根據專輯中的歌曲數量，對發(fā)布時間后的預測值略作提升算法闡述回顧內容曾經的嘗試常見時間序列模型（Arima、STL、HoltWinters）預測的日期數較長，會出現過擬合問題；Arima等時間序列模型的擬合依據與比賽的評判函數不同。曾經的嘗試周期性

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