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文档简介

阿里音乐流行趋势预测陕西师范大学网络信息中心团队介绍内容总体思路内容算法阐述预处理算法阐述

eg:

MonthTrendType:10111

0

1005编码方法

当月均值高于前一个月均值，则为“1”，否则为“0”

编码

=基本趋势

+增量趋势若当月均值高于前一月，则当月均值除以上月均值的结果取整，否则上月均值除以当月均值的结果取整4月>3月5月<4月6月>5月7月>6月8月>7月保持平稳大幅增长算法阐述

根据月编码、周编码、日编码的基本趋势和增量趋势部分对歌手进行分类，最终分为24个基本类别。

建立分类规则分类规则列表算法阐述类别最优值选择法子序列模式匹配法预测方法选择类别最优值选择法候选预测方法集合S均值法百分位数法最后三天均值法最后一周均值法最后一个月均值法最后三个月均值法

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

遍历待选预测方法集合Smi(trainset)做为8月份的预测值max(F)对应的mi作为最优预测方法根据评判函数对预测值评分Fi类别最优值选择法类别最优值选择法子序列模式匹配法预测方法选择部分歌手8月中下旬的日播放量突然成倍增长

通过对其他歌手样本数据中曾经出现过的类似曲线的学习，计算出待预测歌手9-10月份日播放量回落到正常水平的预测值。子序列模式匹配法继续增长？保持平稳？大幅回落？9月份后确定预测值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预测的歌手最后15天的日变化率序列在其他歌手的日变化率序列中找出欧式距离最小的5个子序列求最佳匹配子序列123确定预测值子序列模式匹配法截取歌手的待匹配子序列欧式距离最小的5个子序列待匹配子序列123截取歌手的待匹配子序列确定预测值求最佳匹配子序列子序列模式匹配法选取三个子序列待匹配序列

对选出的3个子序列匹配结束后的样本序列的变化率进行处理，计算出待预测歌手的9、10月份的日播放量趋势。子序列模式匹配法算法阐述对top1歌手的处理发布新专辑附加处理附加处理1--对top1歌手的处理对日播放量越大的歌手预测的准确程度对分数的影响越大实际播放量总和的平方根附加处理2--发布新专辑9、10月有新专辑发布发布时间歌曲数量调整后的结果以发布时间为分割点对9-10月份进行分段根据专辑中的歌曲数量，对发布时间后的预测值略作提升算法阐述回顾内容曾经的尝试常见时间序列模型（Arima、STL、HoltWinters）预测的日期数较长，会出现过拟合问题；Arima等时间序列模型的拟合依据与比赛的评判函数不同。曾经的尝试周期性

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