כתבה
arXiv cs.LG ·
הערכת GNNs לחיזוי הצלחה ברשתות שיתוף פעולה של אמנים
Evaluating GNNs for Success Prediction in Artist Collaboration Networks
חוקרים בוחנים את יעילותן של רשתות נוירונים גרפיות (GNNs) לחיזוי הצלחה של אמנים ברשתות שיתוף פעולה. המחקר משווה בין רשתות מוזיקה שונות ומוצא כי GNNs משיגות תוצאות דומות למודלים אחרים, אך עם יתרונות ברשתות רב-לשוניות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.02920v1 Announce Type: cross Abstract: As the music industry becomes an increasingly collaborative effort, understanding the underlying structures of the artist network has become a focal point in cultural data analytics. This study expands on the previous analyses of the Italian and Danish networks by introducing a novel dataset of the Polish music scene. By utilizing methodologies used in the prior studies, this work enables a direct comparison between three distinct European music landscapes and allows to merged the created networks into one. Furthermore, this research introduces a framework to test the efficacy of Graph Neural Networks (GNNs) for artist popularity predictions based on the metadata and the position in the network. The statistical analysis revealed that the Po
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית