作者存档: Guozheng Li

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)

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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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VisFlow – 针对表格的子集数据流模型web可视化框架(Web-based Visualization Framework for Tabular Data with a Subset Flow Model )

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在可视化中,数据分析是一个典型的需要交互过程,在这个过程中即需要对于数据的可视化展示同时也需要对于数据交互的查询。数据分析通常都是从对于数据的全局概览开始,然后逐步的深入到数据子集中,直到这个数据子集能够解答用户想要探索的问题。数据探索过程是基于数据的属性进行的,因此辅助数据探索的工具需要足够灵活并且支持用户自定义的探索过程。因此,本文[1]提出了子集数据流模型的web可视化框架VisFlow,通过提供迅速的交互反馈,数据筛选以及视图链接,大大提高了在数据探索与交互查询过程中的交互能力。同时本文实现了以VisFlow框架为基础的原型系统,并且通过case study来验证VisFlow系统的有效性。

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Maptrix: 嵌入地图的多对多流动数据可视化(Many-to-Many Geographically-Embedded Flow Visualisation: An Evaluation)

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如何在地理位置中可视化流动信息是一个目前广泛研究的问题,尤其是多对多的流动信息,例如动物的移动,疾病、货物或者知识的传播。本文所做的工作提出了更有效的可视化形式Maptrix帮助用户分析这一类型的数据,设计合理详细的user study针对提出的maptrix可视化形式与Bundled Flow Map和OD Matrix进行有效性方面的比较。

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基于SentenTree社交媒体文本内容可视化(Visualizing Social Media Content with SentenTree)

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社交媒体的流行使得社交媒体文本这一新的文本类型出现了爆炸式的增长。社交媒体文本相对于传统的文本具有显著的特点,它们所包含的文本内容很短并且文本信息存在大量的重复,同时其中也蕴含着非常宝贵的信息。如何充分利用社交媒体中的文本信息,帮助用户建立对于社交网络文本内容的快速理解是一件非常具有挑战的事情。本文试图在单个词语与整个句子之间寻找平衡,在此基础之上提出一种新的社交媒体文本的可视化的方式sentenTree,这一可视化方式能够给用户提供全局的概览,同时利用交互的方式帮助用户从全局到细节进行分析。

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