揭示双分网络中集体听音乐习惯和音乐流派
摘要：分析了人们共享音乐库的网络下载数据，将其用作个人音乐签名（IMS）。系统由一个二分网络表示，节点是音乐团体和听众。音乐团体的受众规模服从幂律分布，但个人音乐库的大小呈指数增长，且在小值处存在偏差。为了从网络中提取结构，我们关注相关矩阵，并通过移除最少相关的连接来进行过滤。这种基于渗透思想的方法揭示了社交群体和音乐流派的出现，并通过分支表示进行可视化。不符合音乐产业定义的传统流派的集体听音乐习惯的证据表明了一种替代的听众/音乐团体分类方式。通过一种更精细的方法，基于随机行走探索网络属性来研究网络的结构。最后，概述了一个基于个人标识-社区模仿模型（PICI）的二分网络增长方法，遵循了Potts的要素。模拟结果相当好地重现了实证数据。
作者：R. Lambiotte and M. Ausloos
论文ID：physics/0508233
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2007-06-13