2016中国高校计算机大赛大数据挑战赛上，data_coders团队对阿里音乐流行趋势预测进行了自己的阐述理解。首先对赛题进行了分析，确定解题思路，重点对算法进行了说明，包括类别分析、特征提取和算法模型，最后做了简要的总结。一起来欣赏下。
问题分析
已知20150301-20150830的用户行为和歌手歌曲历史记录，预测9月1日至10月30日1000位歌手每天的歌曲点播量？
对用户来说，用户涉及到的歌手进行点播量预测累加，但是单个用户点播行为随机性大，误差积累，模型复杂，直接Pass掉；对歌曲来说，每一首歌曲进行预测累加，但是单首歌曲点播量随机性大，误差积累，所以也被抛弃了；因此，我们从歌手的角度出发，直接预测，统计183天每一天的歌曲点播量，从中构建模型预测，抽样用户越多，歌手歌曲点播量规律越明显。
求解思路
- 时序模型预测：arima模型需要对每个歌手训练三个参数，参数多且需要手动调参，不适合长时间序列的预测；
- 回归模型预测：采用gbdt、rf机器学习算法，需要构建特征，但特征不充足，效果不好；
- 中位数：选用最后十天点播量中位数，不受奇异值影响，反映数据集中趋势，效果让我们惊喜；
虽然能够从用户涉及的歌手找到规律，但仅仅靠这些规律去构建模型，预测接下来两个月每一天的点播量，还是有点不切实际的，只要在两个月中歌手有突发因素发生，由于突变因素导致的点播量猛增，模型是没有办法预测的，所以启发我们构建歌手画像+歌手分类+函数拟合的思路。
算法介绍
数据处理
- Language：1：国语；2：日语；3：韩语；4：英语；11：粤语；12：闽南语；14：法语；100：纯音乐。
- Gender：1：男；2：女；3：团体。
- 歌手画像：性别，语言，专辑发行时间，专辑包含的歌曲数。
- 根据歌手画像从虾米官网爬取歌手姓名。
- 爬取歌手在20150301-20151030期间发行的专辑。
- 爬取20150301-20151030期间发行专辑的详细信息：专辑发行时间，专辑的歌曲数，专辑评论数，专辑评分，专辑乐评时间及乐评内容。
查找20150301-20151030期间的综艺节目有哪些信息涉及到需要预测的歌手（譬如：中国好声音，蒙面歌王，无限挑战等）；查找20150301-20151030期间的热门电影，电视剧主题曲有没有需要预测的歌手演唱；查找20150301-20151030期间有哪些国外歌手在中国开过演唱会；绘制每个歌手183天的趋势图。
类别分析
将歌手分为两大类：
- 平稳型歌手：
A.上升型歌手；B.下降型歌手；C.稳定型歌手；D.周期型歌手。
- 突变型歌手：
E.发行新专辑；F.参加综艺节目；G.开演唱会；H.中国好声音有学员翻唱其歌曲； I.演唱热门电视剧或者电影主题曲等。
特征提取
突变歌手特征：
1. 一般来说，突变型歌手的点播量在突变因素发生后呈现出长尾效应的特征，符合互联网短平快的特点；
2. 突变因素发生后的5天内点播量会达到最大峰值，突变因素效应持续大概15—30天不等，之后达到稳定值，稳定值停留在峰值和突变因素发生前10天点播量中位数的中间位置附近。
此外，我们发现不少歌手点播量呈现周期性规律；节假日点播量一般会稍微降低；每日用户数周期性规律明显，呈现总体上升趋势。
算法模型
- A、B、C平稳型歌手：（线性拟合）
- 周期型歌手D：（规则+中位数）
- E、F、G、H、I突变型歌手：（高斯函数拟合）
比如对于突变因素为发行新专辑的歌手，特征主要包括专辑发行时间，专辑的歌曲数，专辑评论数，专辑评分，专辑乐评时间及乐评情感得分等。
收获与成长
通过这次实践，我们收获颇多，认为应该以业务为本、数据为源、模型为武器，将主要精力从算法转移到对业务的深刻理解和分析中，呈现出来的模型才有可视用性和泛化性。
同时，我们也感谢阿里提供的真实的数据、优秀的大数据平台和良好的技术交流环境。我们也希望平台今后可以支持Python语言，可以更好地支持数据可视化。
