Geri Dön

A robust longitudinal model for song popularity: A cross-cultural study

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 696448
  2. Yazar: AHMET CAN ÇİMEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KAYIŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan optimizasyon, Doğrusal regresyon modelleri, Çok değişkenli regresyon, Non-linear optimization, Linear regression models, Multivariate regression
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil müzik akış platformlarının kullanımı son yıllarda hızla artmıştır. Kullanıcı tabanının müzik tercihlerini anlamak bu firmalar için değerlidir ve bu da daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına gelmektedir. Bu çalışmada, akustik özellikleri ve sanatçılar ile ilgili özellikleri kullanarak farklı faktörlerin müzik popülaritesi üzerindeki etkilerini ölçmek için çeşitli istatistiksel modeller geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu faktörlerin her birinin şarkı popülerliğini ne kadar etkilediği konusunda herhangi bir kültürel farklılık olup olmadığını anlamak için üç ülkeden elde edilen sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçları karşılaştırmak için veri kaynağı olarak haftalık ilk 200 şarkı listesi ve şarkıların akustik özellikleri kullanılmıştır. Akustik özelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, tür, şarkı güncelliği özelliklerini de veri setine eklenmiştir. Bu çalışmada, zamanla değişen regresyon katsayılarını gözlemlemek için Esnek En Küçük Kareler (FLS) ve Optimal Aşamalı Linear Regresyon (SLR) yöntemleri uygulanmıştır. Ayrıca SLR problemini makul bir sürede çözmek için regresyon ağacı tabanlı bir sezgisel algoritma önerilmiştir. FLS yöntemi, ardışık haftaların katsayı farklarını mümkün olduğunca küçük tutmaya çalışır. Öte yandan, SLR ardışık hafta katsayıları arasındaki değişimi kontrol etmez, ancak zaman içinde yalnızca sınırlı sayıda katsayı değişikliğine izin verir. FLS yönteminden elde ettiğimiz katsayılar, müzik dinleme alışkanlığını etkileyen faktörlerin değişimini takip edilebildiğini ve bu değişimlerle gerçek yaşam olayların ilişkilendirilebileceği gösterilmiştir. Ayrıca SLR yöntemi için önerdiğimiz sezgisel yöntem ile, farklı ülkelerdeki müzik zevkindeki önemli değişikliklerin zamanı hakkında bize ipuçları veren optimuma yakın çözümlere hızlı bir şekilde ulaşılabilmiştir. Son olarak, çalışma ile yaptığımız çıkarımlar, müzik endüstrisinin büyümesine yardımcı olabilineceiğini ve müzik zevki değişikliklerinin sosyo-kültürel/politik yönlerini keşfetmek için antropolojik alanlara katkıda bulunabilineceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil müzik akış platformlarının kullanımı son yıllarda hızla artmıştır. Kullanıcı tabanının müzik tercihlerini anlamak bu firmalar için değerlidir ve bu da daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına gelmektedir. Bu çalışmada, akustik özellikleri ve sanatçılar ile ilgili özellikleri kullanarak farklı faktörlerin müzik popülaritesi üzerindeki etkilerini ölçmek için çeşitli istatistiksel modeller geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu faktörlerin her birinin şarkı popülerliğini ne kadar etkilediği konusunda herhangi bir kültürel farklılık olup olmadığını anlamak için üç ülkeden elde edilen sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçları karşılaştırmak için veri kaynağı olarak haftalık ilk 200 şarkı listesi ve şarkıların akustik özellikleri kullanılmıştır. Akustik özelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, tür, şarkı güncelliği özelliklerini de veri setine eklenmiştir. Bu çalışmada, zamanla değişen regresyon katsayılarını gözlemlemek için Esnek En Küçük Kareler (FLS) ve Optimal Aşamalı Linear Regresyon (SLR) yöntemleri uygulanmıştır. Ayrıca SLR problemini makul bir sürede çözmek için regresyon ağacı tabanlı bir sezgisel algoritma önerilmiştir. FLS yöntemi, ardışık haftaların katsayı farklarını mümkün olduğunca küçük tutmaya çalışır. Öte yandan, SLR ardışık hafta katsayıları arasındaki değişimi kontrol etmez, ancak zaman içinde yalnızca sınırlı sayıda katsayı değişikliğine izin verir. FLS yönteminden elde ettiğimiz katsayılar, müzik dinleme alışkanlığını etkileyen faktörlerin değişimini takip edilebildiğini ve bu değişimlerle gerçek yaşam olayların ilişkilendirilebileceği gösterilmiştir. Ayrıca SLR yöntemi için önerdiğimiz sezgisel yöntem ile, farklı ülkelerdeki müzik zevkindeki önemli değişikliklerin zamanı hakkında bize ipuçları veren optimuma yakın çözümlere hızlı bir şekilde ulaşılabilmiştir. Son olarak, çalışma ile yaptığımız çıkarımlar, müzik endüstrisinin büyümesine yardımcı olabilineceiğini ve müzik zevki değişikliklerinin sosyo-kültürel/politik yönlerini keşfetmek için antropolojik alanlara katkıda bulunabilineceğini göstermiştir.

Benzer Tezler

  1. Adapting a robust model into hybrid implementations of machine learning algorithms and statistical methods for longitudinal data

    Sağlam bir modelin makina öğrenmesi algoritmalarının ve istatistiksel metotların hibrit uygulamalarına boylamsal veriler için uyarlanması

    İBRAHİM HAKKI ERDURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA GÖKALP YAVUZ

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  2. A Bayesian joint model for recurrent events and longitudinal covariates

    Tekrarlayan olaylar ve uzunlamasına bağımsız değişkenler için bayesci bileşık model

    MÜNİRE TUĞBA ERDEM ALADAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ

  3. Flying and handling qualities oriented longitudinal robust control of a fighter aircraft in a large flight envelope

    Uçuş ve kullanım kalitelerine dayalı olarak bir savaş uçağı için geniş bir uçuş zarfı içerisinde dayanıklı boylamsal kontrolcü tasarımı

    ZAFER KAÇAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  4. Robust controller design for a fixed-wing UAV using active disturbance cancellation

    Aktif bozucu iptali kullanarak sabit kanatlı bir İHA için dayanıklı kontrolör tasarımı

    NADEEN HOSSAMELDIN MOHAMED HASHEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  5. A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations

    Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları

    BURAK YÜKSEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN