Sorry I received emails from people who were off-campus who wanted easy access to the paper. <br>So I have attached it to this email.<br>thanks<br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Nov 28, 2012 at 3:28 PM, Saiph Savage <span dir="ltr"><<a href="mailto:saiphcita@gmail.com" target="_blank">saiphcita@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hello Everyone, <br>This <b>Monday</b> I will be presenting the  paper <b>Patterns of temporal variation in online media</b> from <b>WSDM'11</b> (International conference on Web search and data mining) for our reading group at<b> 2 pm</b>.  <br>

The paper<font><span style="font-weight:normal"> studies the temporal patterns of online content, analyzing how the popularity of a certain type of content grows and fades over time, and how different pieces of content compete for attention in an online community. The paper proposes a very interesting  K-Spectral Centroid (<i>K-SC</i>) clustering algorithm for studying this problem. Their method was tested on two large scale datasets of 580 
million Tweets, and a set of 170 million blog posts and news media 
articles.<br>Here is a link for the paper:</span></font> <a href="http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1935863" target="_blank">http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1935863</a><br>Looking forward to this interactive discussion!<br>
cheers!<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
<br clear="all"><br>-- <br>Saiph Savage<br><br><br><br>
</font></span></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br>Saiph Savage<br><br><br><br>