在日常工作和生活中，为了进一步地理解关注的事物，人们往往会进行主动性的阅读，从不同渠道选取数据来分析。而数据通常形态各异，文字、图片、图表等等不一而足，这为分析和记录带来了困难。本文提出一种基于数码写字笔的多模态数据分析交互技术：ActiveInk。它能够使用户在传统书写标注的基础上，对多模态的内容流畅地执行高亮、关联等交互，更为自如地验证猜想、获取洞见。
作者存档: Liwenhan Xie
主动墨迹：手写笔与数据的交互式探索（ActiveInk: (Th)Inking with Data）
作者: Liwenhan Xie
日期: 2019年5月18日
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缩略“图”：一眼辨别图数据 (Graph Thumbnails: Identifying and Comparing Multiple Graphs at a Glance)
作者: Liwenhan Xie
日期: 2018年12月8日
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现有的图可视化技术难以在有限的空间有效揭示图数据的丰富内涵。本文[1]提出了一种叫做Graph Thumbnails的方法，它以缩略图的方式将图数据的层次化结构可视化，灵活支持small multiple（小多组图组），方便用户快速浏览图数据库，并具有如下优势：（1）线性时间复杂度；（2）同构不变性；（3）精确展示图的结构信息。通过两个用户研究，作者验证了Graph Thumbnails在标识化、对比和概览图数据这三项常见数据分析任务中的优越性。
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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用持续同调方法检测动态图的结构变化(Visual Detection of Structural Changes in Time-Varying Graphs Using Persistent Homology)
作者: Liwenhan Xie
日期: 2018年5月13日
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动态图可视化对复杂网络分析等能起到关键作用，但由于动态图数据的复杂性，其演变过程的可视化形式一直难以确定，整体而言一般分为动画(Animation)和时间线(Timeline)两类。这个工作提出了一种用持续同调(Persistent Homology)来衡量动态图结构变化特性的方法，在此基础上提取特征以时间线的形式进行可视化，揭示动态图的异常变化和整体演变过程[1]。持续同调是拓扑数据分析(Topological Data Analysis, TDA)的主要工具，是近年探索性数据分析和数据挖掘领域中逐渐活跃的方向，有深刻的代数几何背景，将其引入可视化的特征提取是一次全新的尝试。
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