| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Костромина, П. О. | - |
| dc.contributor.author | Казачина, К. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-03T11:19:15Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-03T11:19:15Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Костромина, П. О. Spotify-аналитика: какие характеристики делают песню хитом = Spotify analytics: which characteristics make a song a hit / П. О. Костромина, К. А. Казачина // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 64–71. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65161 | - |
| dc.description.abstract | В работе используются методы статистического анализа, позволяющие выявить значимые зависимости между аудио характеристиками треков и их популярностью, а также признаков в формировании «хита». | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | стриминговые платформы | en_US |
| dc.subject | популярность треков | en_US |
| dc.subject | музыкальная аналитика | en_US |
| dc.subject | аудиохарактеристики | en_US |
| dc.subject | danceability | en_US |
| dc.subject | energy | en_US |
| dc.subject | acousticness | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | метод случайного леса | en_US |
| dc.title | Spotify-аналитика: какие характеристики делают песню хитом | en_US |
| dc.title.alternative | Spotify analytics: which characteristics make a song a hit | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The paper applies statistical analysis methods to identify significant relationships between audio features of tracks and their popularity, as well as key factors influencing the formation of a “hit” on the Spotify platform. The study is based on a dataset of music tracks and focuses on evaluating the importance of various audio characteristics using data analysis and machine learning techniques. | en_US |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
