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Research on Musical Changemakers based on Music Influence

机译：基于音乐影响力的音乐长度大放制员研究

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To address the problem of how to identify musician changemakers, this paper proposes a comprehensive determination model based on musician influence and inverse influence depth. Among them, for musician influence, we introduce six sets of data describing music influence in different dimensions after establishing the influence network among musicians, using the Combination Weighting Algorithm to calculate music influence. For the inverse influence depth of musicians, we use the correlation between different musicians’ works and introduce the Mutation-Depth Discriminating Algorithm to jointly score with musicians’ influence. Finally, we get the musician changemakers and use them for practical testing.
机译：为了解决如何识别音乐家长度大动门家的问题，本文提出了一种基于音乐家影响和反向影响深度的全面确定模型。 其中，对于音乐家的影响，我们使用组合加权算法在音乐家之间建立影响网络，使用组合加权算法来计算音乐算法，介绍六组数据描述了不同维度的数据影响。 对于音乐家的逆影响深度，我们使用不同的音乐家的作品之间的相关性，并介绍了与音乐家的影响共同得分的突变深度鉴别算法。 最后，我们得到音乐家长度大道，并使用它们进行实际测试。

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