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. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  3. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı