基于改进LSTM与随机森林算法的音乐趋势预测研究学术报告
作者及发表信息
本研究由Xiangli Liu（中国山东省淄博职业学院继续教育学院）完成，发表于Journal of Sensors（2022年3月22日），文章标题为《Music Trend Prediction Based on Improved LSTM and Random Forest Algorithm》。该研究为开源文章，遵循知识共享许可协议（Creative Commons Attribution License）。
学术背景
研究领域与动机
研究聚焦于大数据背景下的流行音乐趋势预测，属于人工智能与音乐信息检索（Music Information Retrieval, MIR）的交叉领域。随着在线音乐平台的兴起（如阿里音乐平台），用户行为数据（播放、下载、收藏）呈指数级增长，但传统音乐流行度评估依赖管理者主观直觉，缺乏科学依据。本研究旨在通过机器学习算法，从用户行为数据中挖掘潜在规律，实现音乐流行趋势的量化预测。
科学问题与目标
核心问题包括：
1. 如何从海量用户数据中提取关键特征以反映音乐流行度？
2. 如何解决时间序列预测中因数据波动导致的误差累积问题？
研究目标为开发一种结合改进LSTM（长短期记忆网络）与随机森林的混合算法，提升预测准确性。
研究方法与流程
1. 数据预处理
- 数据来源：阿里音乐平台2020年3月至8月的用户行为数据（261.07万首歌曲初始播放量，478万条用户行为记录）。
- 异常值处理：采用均值滤波（窗口长度=4）消除噪声。
- 归一化：将数据缩放至[-1,1]区间，以消除量纲影响。
2. 特征工程
- 随机森林特征选择：从原始数据中筛选重要特征（如“日均播放量”“连续三天平均播放量”）。
- 粗糙集补偿系统：针对随机森林预测结果在峰值区域的平滑偏差，通过粗糙集理论（Rough Set Theory）构建补偿模型，动态调整预测值（公式18）。
3. 改进LSTM模型构建
- 网络结构：
- 编码器-解码器架构：编码器实现输入特征的等距学习，解码器计算重构误差。
- 新增注意力机制层（Attention Mechanism）：捕捉LSTM单元输出状态的时序依赖关系，为预测提供权重依据。
- 参数设置：
- 输入节点数=2，输出节点数=1，隐藏层节点数=128。
- 激活函数选用ReLU，丢弃率（Dropout）=0.3，学习率=0.001。
4. 随机森林回归模型
- 模糊聚类预处理：使用C均值模糊聚类（Fuzzy C-Means）将数据划分为相似日数据集，优化训练集样本分布。
- 决策树生成：基于CART算法（分类与回归树），以最小均方误差（公式14）为分裂准则，构建多棵决策树形成随机森林。
- 预测加权：通过叶子节点权重（公式15-16）对单棵树预测结果加权平均，得到最终输出（公式17）。
主要结果
1. 预测性能对比
- 评价指标：均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）。
- 实验结果：
- 相比传统SVM和LSTM模型，改进算法的RMSE从0.08降至0.048（降低36.7%），MAE从0.067降至0.035（降低28.5%）。
- 图6-7显示，基于“连续三天平均播放量”的预测曲线与实际播放量吻合度显著优于原始数据预测。
2. 模型鲁棒性
- 层数优化：如图10所示，当模型层数为6时，RMSE与MAE均达到最低值，进一步增加层数会导致过拟合。
结论与价值
科学价值
- 算法创新：首次将粗糙集补偿系统引入音乐趋势预测，有效解决了随机森林对峰值数据的平滑偏差问题。
- 方法论贡献：提出的混合模型（LSTM+注意力机制+随机森林）为时间序列预测提供了可扩展框架。
应用价值
- 音乐平台优化：帮助平台精准推荐歌曲，提升用户留存率。
- 艺术家支持：为新晋艺术家提供市场趋势分析，指导创作方向。
研究亮点
- 多模态数据处理：结合模糊聚类与随机森林，实现了高维特征的有效降维。
- 动态补偿机制：粗糙集理论的应用弥补了传统回归模型的静态缺陷。
- 可解释性增强：注意力机制层可视化（图3）揭示了用户行为与音乐流行度的关联模式。
未来方向
作者指出需进一步探索影响播放量的综合特征（如社交网络传播因素），并尝试将模型扩展至其他文化产品预测领域。