Веб-система моніторингу стану музичних чартів з прогнозуванням рейтингу популярності

Abstract

Пояснювальна записка: 60 сторінок, 14 малюнків, 5 таблиць, 15 джерел. Актуальність. На сьогоднішній день музика є невід’ємною частиною життя людини і однією з найприбутковішою галуззю світу. Розкриття алгоритму оцінки популярності музичного твору дозволить розвинути можливість створення музики штучним інтелектом. Тому задача пошуку залежності популярності від набору частот, що позитивно сприймаються слухом людини, є актуальною та цікавою для дослідження. Мета роботи є виявлення залежностей характеристик аудіо сигналів від популярності серед слухачів методами машинного навчання для передбачення популярності анонімних аудіо сигналів. Об’єкт розробки – дані та алгоритми формування музичних чартів і прогнозування популярності музичних композицій у цифрових медіа та потокових сервісах. Предметом дослідження методи аналізу та прогнозування популярності музичних творів на основі даних веб-систем моніторингу музичних чартів. Наукова новизна розроблено інтегровану веб-систему моніторингу музичних чартів, яка об’єднує дані з різних цифрових платформ (Spotify, YouTube, iTunes, Deezer) та радіо, забезпечуючи єдиний інтерфейс для збору, обробки та аналізу музичних рейтингів. Проект складається з чотирьох розділів, кожен з яких виконує певну функцію у логічній послідовності дослідження та розробки: Перший розділ – Системний аналіз предметної області. У цьому розділі проведено детальний аналіз існуючих музичних платформ, веб-систем моніторингу та методів оцінки популярності музичних творів. Оцінено наявні підходи до збору та обробки даних, проведено порівняльний аналіз музичних чартів, визначено потреби користувачів та сформульовано вимоги до майбутньої системи. Другий розділ – Моделювання системи. Розроблено концептуальну та логічну модель веб-системи, включаючи структуру бази даних, архітектуру програмного забезпечення, алгоритми збору та обробки даних, а також моделі прогнозування популярності музичних творів. Визначено ключові компоненти системи, взаємозв’язки між ними та описано алгоритмічні підходи до прогнозування рейтингів. Третій розділ – Розробка системи. У цьому розділі описано процес реалізації веб-системи, вибір технологій та інструментів розробки, створення інтерфейсу користувача та інтеграція модулів збору даних і прогнозування. Наведено приклади коду, описано реалізацію алгоритмів та забезпечення коректної взаємодії з API музичних платформ. Четвертий розділ – Результати дослідження. Представлено експериментальні результати роботи системи, проведено оцінку точності прогнозування популярності музичних творів та аналіз ефективності розроблених алгоритмів. Розглянуто приклади використання системи для різних жанрів музики та показано можливості візуалізації та аналітики даних.