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">http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1935863</a><br>Looking forward to this interactive discussion!<br>cheers!<br>
<br clear="all"><br>-- <br>Saiph Savage<br><br><br><br>