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让边绑定更加清晰：网络可视化中融合绘制方式的探索（Towards Unambiguous Edge Bundling: Investigating Confluent Drawings for Network Visualization）

作者: 日期: 2017年1月7日 让边绑定更加清晰：网络可视化中融合绘制方式的探索（Towards Unambiguous Edge Bundling: Investigating Confluent Drawings for Network Visualization）已关闭评论

本文采用了Confluent Drawing(CD)这种技术，相比较传统的spatial edge-bundling(EB)的方法的优点在于能够按照图的拓扑结构进行边绑定（只有起点与终点相同的边才会在绑定在一起），因此所得到的结果会更加注重图的连接关系。本文所采用的Confluent Drawing(CD)技术是在Power Graph(PG)的基础上完成的，在得到Confluent Drawing的绘制结果之后，文章从系统分析的角度使用图中经常出现的motif检验Confluent Drawing的绘制效果，并且通过User Study的方式比较四种常用的消除连接模糊(edge ambiguity)方法。
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WeightLifter：多准则权重空间的可视探索（WeightLifter: Visual Weight Space Exploration for Multi-Criteria Decision Making）

作者: 日期: 2017年1月4日 WeightLifter：多准则权重空间的可视探索（WeightLifter: Visual Weight Space Exploration for Multi-Criteria Decision Making）已关闭评论
WeightLifter：多准则权重空间的可视探索

人们在做选择的时候，往往会综合考虑事物的多个方面。譬如在选择住房时，有的人注重装修，有的人看重便利的交通，有的人则更偏好良好的社区环境等等。当多个准则并存，我们常常赋予它们不同的权重，并选择综合得分最高的作为最佳选项。然而，人对权重的把握总是模糊的，如果略微改变权重设定，得到的“最佳选项”是否会不一样呢？在这篇文章[1]中，作者们针对多准则评价体系，提出了一种探索多维权重空间的可视分析方法。利用该方法，用户能够充分了解权重变化对最终决策的影响，并有针对性地调整权重、作出选择。

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