音乐影响网络中的惊人模式
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2024-10-22 v1
摘要
分析音乐影响网络（如由艺术家影响或采样形成的网络）已为当代西方音乐提供了宝贵的见解。然而，影响随时间变化如何影响网络结构，目前关注不足。本文应用贝叶斯惊讶（Bayesian Surprise）来跟踪音乐影响网络的演变。我们使用两个网络——一个艺术家影响网络和另一个覆盖、混音和采样网络——我们的结果揭示了网络结构发生显著变化的关键时期。此外，我们展示了贝叶斯惊讶作为灵活框架，用于对网络演变进行各种假设测试，适用于真实世界数据。
引用
@article{arxiv.2410.15996,
title = {Surprising Patterns in Musical Influence Networks},
author = {Flavio Figueiredo and Tales Panoutsos and Nazareno Andrade},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15996},
year = {2024}
}
备注
To appear in the Latin American Musical Information Retrieval Workshop