Spotify 网络中的流行度与中心性：特征向量中心性的临界转变
社会与信息网络
2021-08-31 v2 应用统计
摘要
数字音乐获取的现代时代增加了关于音乐消费与创作数据的可获性，促进了对连接音乐的复杂网络的大规模分析。关于用户流媒体行为及音乐合作网络的数据，对于新的数据驱动推荐系统尤为重要。若无透彻分析，此类合作图可能导致错误或误导性结论。在此我们呈现一个来自在线音乐流媒体服务 Spotify 的艺术家合作新网络，并展示了随着低流行度艺术家的移除，艺术家特征向量中心性发生的临界变化。中心性从古典艺术家到说唱艺术家的临界变化，揭示了网络更深层次的结构特性。我们提出一个社会群体中心性模型来模拟这一临界转变行为，并观察到主导特征向量之间的切换。该模型对流行度偏差如何影响中心性与重要性的度量进行了新颖探究，并为审视网络中的此类缺陷提供了新工具。
引用
@article{arxiv.2008.11428,
title = {Popularity and Centrality in Spotify Networks: Critical transitions in eigenvector centrality},
author = {Tobin South and Matthew Roughan and Lewis Mitchell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11428},
year = {2021}
}