Resumen

Este artículo realiza un análisis cuantitativo de la influencia integral de las redes musicales. En primer lugar, se seleccionan 11 características musicales de energía, popularidad y otros aspectos para construir un índice de evaluación integral de la influencia musical, y se utiliza el algoritmo PageRank para cuantificar la influencia musical. En segundo lugar, se emplea la regresión logística multiobjetivo para construir el modelo de medición de similitud musical y, combinado con la influencia musical y la similitud musical, para juzgar si la influencia de diferentes músicos es la influencia real. En tercer lugar, se analiza la influencia y similitud del mismo género musical y de diferentes géneros musicales utilizando el método de análisis de clusters bidireccional. Por último, se utiliza la región lasso para la selección de características con el fin de obtener los factores de cambio en el proceso de evolución musical y analizar los cambios dinámicos en el proceso de desarrollo musical. Por lo tanto, este artículo utiliza la ciencia de redes para construir una red dinámica para analizar la similitud

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Análisis cuantitativo; Redes musicales; Características; Algoritmo PageRank; Regresión logística multiobjetivo; Género musical
• Keywords:Quantitative analysis; Music networks; Features; PageRank algorithm; Multiobjective logistic regression; Music genre