翻唱歌曲网络中社区结构的表征与利用
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2012-04-17 v2 多媒体
社会与信息网络
数据分析、统计与概率
机器学习
摘要
本文在翻唱歌曲识别（即自动检测同一音乐作品的不同音频演绎版本）的框架内，探索了社区发现算法的应用。迄今为止，该任务一直被设定为典型的示例查询任务，即用户提交一首查询歌曲，系统根据与查询歌曲的相似度返回一个可能匹配项的排序列表。在这项工作中，我们提出了一种新方法，利用歌曲社区为给定查询提供更相关的答案。从最先进系统的输出出发，歌曲被嵌入到一个复杂的加权网络中，其链接代表相似性（相关的音乐内容）。网络内部的社区随后被识别为翻唱组，这一信息被用来增强系统的结果。我们特别展示了这种方法提高了系统的连贯性和准确性。此外，我们深入分析了单个翻唱歌曲社区的内部组织，表明原曲在社区中趋于中心地位。我们推测，本文提出的方法和结果可能与其他示例查询任务相关。
引用
@article{arxiv.1108.6003,
title = {Characterization and exploitation of community structure in cover song networks},
author = {Joan Serrà and Massimiliano Zanin and Perfecto Herrera and Xavier Serra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.6003},
year = {2012}
}