2021美赛D题分析与思考

D题概述

以音乐为主题的图建模问题，可能需要一定的图算法（运筹、图神经网络）、图数据库（Neo4.j、Nosql、Graph等）、知识图谱（这块不算很了解只能算感觉）的基础才能很好将问题落地

问题背景

许多歌曲都有相似的旋律，许多艺术家对音乐流派的重大转变做出了贡献。有时，这些变化 是由于一位艺术家影响了另一位艺术家。有时，它是对外部事件(如重大世界事件或技术进 步)的响应而出现的变化。
希望团队开发一种衡量音乐 影响力的模型。这个问题要求你考察艺术家和流派的进化和革命趋势。

需要满足的需求

• 使用 Influence_Data 数据集或其中的一部分创建音乐影响力的(多个)定向网络，其中影 响者连接到追随者。开发参数来捕捉这个网络中的‘music influence’。通过创建定向影响 者网络的子网络来探索音乐影响力的子集。描述此子网。在这个子网络中，你的‘music influence’指标揭示了什么？
• 使用 FULL_MUSIC_DATA 和/或音乐特征的两个汇总数据集(具有艺术家和年份)来开发 音乐相似性度量模型。用你的衡量标准，流派内的艺术家比流派间的艺术家更相似吗？
• 比较流派之间和流派内部的相似之处和影响。流派的区别是什么？流派是如何随着时间的推移而变化的？流派与流派之间是否关联
• 说明 DATA_ENAFSONCE 数据集中报告的相似性数据是否表明识别出的有影响了彼此的艺术家。“有影响力的人”真的会影响追随者创作的音乐吗？换言之，某些音乐特征是否比其他特征更具“感染力”，还是它们在影响某个特定艺术家的音乐方面都扮演着相似的角色？
• 从这些数据中找出音乐演进过程中是否有可能革命性(重大飞跃)的特征？通过网络的方式

材料/数据分析

互联民工实习菜鸡时间有限，具体解决方案笔者下班后看时间情况再做更新

思路

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写在后面

以上内容仅为菜鸡笔者的个人思考，如有雷同，不胜荣幸，也希望对读者有所帮助，同时有进一步研究兴趣的小伙伴可以关注笔者的公众号：胸中有数 回复：【美赛资料】 可以获取最新的写作、建模、文献资料。(实时更新问题的参考文献、论文模板、部分落地源码等)