在经典的降维技术中,维度(attributes)一般被视作输入而数据(observations)作为输出,用户通过与数据投影进行交互来了解数据与维度之间的关联。但在许多分析场景中,两者地位平等、相互影响、密不可分。通过分析数据之间的关系,能够揭示维度的重要性与价值,反之亦然。例如在区分西瓜与梨子时,“尺寸”是十分重要的因素。又如在强调糖分与水分的相关性时,“西瓜”便比“糖葫芦”更有说服力。为了帮助用户进行数据与维度的双向关联性分析,这篇发表于IEEE VIS 2018的文章[1]提出了SIRIUS(Symmetric Interactive Representations In a Unified System):即同一系统下的交互性对称双向降维技术。
月度存档: 十月 2018
SIRIUS:交互式对称双向降维技术(SIRIUS: Dual, Symmetric, Interactive Dimension Reductions)
作者: Chufan Lai
日期: 2018年10月30日
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灵活文档:通过上下文可视化链接文本和表格数据来帮助文档阅读
作者: Yun Han
日期: 2018年10月28日
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针对天气预报集合模拟数据的交互式可视化框架 (An Interactive Framework for Visualization of Weather Forecast Ensembles)
作者: Jiang Zhang
日期: 2018年10月27日
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Charticulator: 交互式构建定制的图表布局(Charticulator: Interactive Construction of Bespoke Chart Layouts)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年10月14日
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Deadeye:基于双眼呈现的前注意可视化技术(Deadeye: A Novel Preattentive Visualization Technique Based on Dichoptic Presentation)
作者: Wei, Datong
日期: 2018年10月14日
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动态体数据线:通过空间填充曲线的三维体数据视觉比较 (Dynamic Volume Lines: Visual Comparison of 3D Volumes through Space-filling Curves)
作者: 刘 灿
日期: 2018年10月11日
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自动可视化生成系统:Draco(Formalizing Visualization Design Knowledge as Constraints: Actionable and Extensible Models in Draco)
作者: 田 敏
日期: 2018年10月8日
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本篇工作[1]介绍了一个自动生成可视化的系统Draco。用户需要输入数据集和简单的数据描述,然后根据自己的任务,输入需要编码的数据,可以指定编码的方式,Draco通过计算,得到一个优化的结果,最后通过Vege-Lite生成可视化。下图为一个简单示例。
用交互式数据事实增强可视化图表(Augmenting Visualizations with Interactive Data Facts to Facilitate Interpretation and Communication)
作者: Liwenhan Xie
日期: 2018年10月3日
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