检索结果-南通市图书馆

Predicting song popularity based on Spotify’s audio features:insights from the Indonesian streaming users

Journal of Management Analytics 2023年第4期10卷 693-709页

作者： Harriman Samuel Saragih Department of Business Innovation Monash UniversityBSD CityIndonesia

Using regression and classification machine learning algorithms,this study explores audio features on Spotify that contribute to the popularity of songs streamed in Indonesia,and then evaluates the feature importance for *** publicly accessible Kaggle data consists of 92,755 rows and 20 *** multiple model comparisons for regression and classification,this study identifies Extra Trees Regressor and Random Forest Classifier as the two predictive approaches with the highest *** study contributes to the scientific literature on hit songs by examining the influence of audio features on a song’s popularity using both classification and regression machine learning methods,with an emphasis on Indonesia based on consumer culture theory.

关键词： popularity audio features Spotify machine learning consumer culture

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