Modellering sekventiell musik skips ger strömmande företag möjlighet att bättre förstå behoven hos användarbasen, vilket resulterar i en bättre användarupplevelse genom att minska behovet av att manuellt hoppa över vissa musikspår. Denna uppsats beskriver lösningen av University of Copenhagen "DIKU-IR" laget i "Spotify Sequential Skip Prediction Challenge", där uppgiften var att förutsäga hoppa beteendet av den andra halvan i en musik lyssnande session villkorad på den första halvan. Vi modellerar denna uppgift med hjälp av en Multi-RNN metod som består av två distinkt staplade återkommande neurala nätverk, där ett nätverk fokuserar på att koda första halvan av sessionen och det andra nätverket fokuserar på att använda kodningen för att göra sekventiella hoppa förutsägelser. Encoder-nätverket initieras av en inlärd sessionsomfattande musikkodning, och båda använder sig av ett inlärt spår inbäddat. Vår slutliga modell består av en majoritetsröstad ensemble av individuellt utbildade modeller, och rankas 2:a av 45 deltagande lag i tävlingen med en genomsnittlig noggrannhet på 0,641 och en noggrannhet på första hoppa prognos av 0,807. Vår kod släpps på https://github.com/Varyn/WSDM-utmaning-2019-spotify.
En stor del av föreslagna modeller i Spotify Challenge är baserade på neurala nätverk REF.
Modelling Sequential Music Track Skips using a Multi-RNN Approach
{'venue': '12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM) 2019, WSDM Cup', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}