阿里音乐流行趋势预测大赛-赛题与数据1

阿里音乐流行趋势预测大赛是一项利用人工智能技术预测音乐行业未来趋势的比赛。比赛的核心任务是基于阿里音乐平台上用户的历史播放数据，预测特定时间段内艺人的播放量，以发掘可能成为潮流的艺人，进而准确预判未来的音乐流行趋势。 比赛提供的数据集包含两个主要部分：用户行为历史记录和歌曲艺人信息。用户行为表（mars_tianchi_user_actions）记录了用户对歌曲的各种行为，如播放、下载和收藏，每一行代表用户对歌曲的一个具体行为，包括用户ID、歌曲ID、行为类型、发生时间以及收集日期。歌曲艺人表（mars_tianchi_songs）则包含了歌曲的基本信息，如歌曲ID、所属艺人ID、发行时间和初始播放数，这有助于理解歌曲的热度和流行程度。 参赛者需要预测的是艺人随后两个月，即60天内的播放数据。提交的结果表（mars_tianchi_artist_plays_predict）应包含艺人ID、预测的播放数据和日期。在初赛阶段，提交结果通过天池网站进行，而在复赛阶段，结果直接在队伍的项目空间产出。 为了评价预测的准确性，比赛将采用特定的评估指标，可能是如RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）等常见的预测误差指标，或者结合业务需求定制的评估标准。这样的比赛不仅考验参赛者的数据处理和建模能力，还要求他们理解音乐行业的内在规律，以及如何从海量用户行为中提取有价值的信号。 在参赛过程中，参赛者可能需要用到机器学习或深度学习算法，例如时间序列分析（如ARIMA、LSTM）、推荐系统技术（协同过滤、矩阵分解）或者混合模型。同时，特征工程也将是关键，包括对原始数据的清洗、转化、组合，以及寻找能有效预测播放量的特征。 此外，数据集的时间跨度（20150301-20150830）和预测期（20150901-20151030）意味着模型需要具备处理季节性、趋势和其他时间相关模式的能力。参赛者还需要考虑如何处理冷启动问题，即对于新艺人或新歌曲的播放量预测。 比赛的组织者阿里音乐通过这种方式，不仅可以发现和培养数据科学人才，还能借此提升自身在音乐流行趋势预测方面的技术实力，从而更好地服务于数百万的用户，满足他们的音乐需求，推动音乐产业的发展。通过这样的比赛，参赛者不仅可以提升自己的技能，还有机会接触到实际的商业问题，了解如何将技术应用到实际业务中。