<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    <div>
      <div>V torek 20. maja bo ob 13h v predavalnici MPS (Mednarodne
        Podiplomske Sole)
        IJS 261. Solomonov seminar. Predavalnica MPS je v drugem
        nadstropju stavbe, ki je za glavno stavbo IJS. Posnetki
        preteklih seminarjev so na <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://videolectures.net/solomon/">http://videolectures.net/solomon/</a>
        <br>
        <br>
        Tokrat bo Jure Leskovec predstavil svoje nedavno delo na temo
        kako napovedati kaksna vsebina (ki jo publiciramo na socialnih
        medijih) lahko postane viralna.<br>
        <br>
        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~<br>
        Jure Leskovec, Stanford/IJS:<br>
        <br>
        TITLE: Can cascades be predicted?</div>
      <div>ABSTRACT: </div>
      <div>Social networks play a central role in spreading of
        information, ideas, behaviors, and products. As such
        “contagions” diffuse from a person to person they may go
        “viral,” and large cascades can form. However, a growing body of
        research has argued that virality and cascades may be inherently
        unpredictable. Thus, one of the central questions is whether
        information cascades can be predicted and possibly even
        engineered. In this talk, I will discuss a framework for
        predicting cascades and making them go viral. We study large
        sample of cascades on Facebook and find strong performance in
        predicting whether a cascade will continue to grow in the
        future. The models we develop help us understand how to create
        viral social media content: by using the right title, for the
        right community, at the right time.</div>
      <div>BIO:</div>
      <div><br>
        Jure Leskovec <<a href="http://cs.stanford.edu/%7Ejure">http://cs.stanford.edu/~jure</a>>

        is assistant professor of Computer Science at Stanford
        University. His research focuses on mining large social and
        information networks. Problems he investigates are motivated by
        large scale data, the Web and on-line media. This research has
        won several awards including a Microsoft Research Faculty
        Fellowship, the Alfred P. Sloan Fellowship and numerous best
        paper awards. Leskovec received his bachelor's degree in
        computer science from University of Ljubljana, Slovenia, and his
        PhD in in machine learning from the Carnegie Mellon University
        and postdoctoral training at Cornell University. You can follow
        him on Twitter @jure <<a href="http://www.twitter.com/jure">http://www.twitter.com/jure</a>><br>
      </div>
    </div>
  </body>
</html>