从大规模可视化数据集中检索图表是一项基本任务，可以在多方面得到应用，如可视化推荐。用户在检索时一方面希望检索结果符合显式的视觉属性（例如图表类型、色图），另一方面希望结果中能体现潜在的意图（例如设计风格、上下文信息）。然而，现有的基于样例的图表检索方法依赖低层级的视觉特征且结果难以解释，而基于定义的方法受限于预先定义的视觉属性。本文[1]提出了一个新的可视化图标检索框架WYTIWYR（What-You-Think-Is-What-You-Retrieve），将用户意图集成到图表检索过程中。
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可视化中展现的数据不一定是完美的，可能存在一些错误。而对于数据质量的问题，往往只有领域专家才能觉察到。 在发现可视化中存在数据质量问题后，专家可以通过书面告知、交谈等方式进行反馈，但是这样的反馈方式非常低效。本文介绍的工作首先对于数据质量问题进行了分类，然后对于不同类型的数据质量问题，采用了基于手绘风格的形式进行可视化，让专家在原有可视化中融入自己的个人知识。
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弹幕已经成为人们观看在线视频的重要组成，屏幕中一串串飘过的文字，蔚为壮观，甚至完全覆盖整个屏幕。一个视频中弹幕数量的多少可以反映视频的热度，弹幕的内容则体现了用户对于视频的关注点。弹幕也成为观众和up主之间进行沟通的一个重要桥梁，是对于视频创作的重要反馈。北京大学可视化与可视分析研究组陈帅等人[1]结合up主对于弹幕的分析需求，设计了一个针对视频集中弹幕进行可视分析的系统。该系统不仅从语义、时间、发送用户等角度对弹幕进行多个维度的分析，还基于弹幕的视频时间和发送时间检测出潜在的用户观看视频行为。该工作全文发表于2022年欧洲可视化会议（EuroVis 2022）。
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在做数据分析时，研究者需要对数据进行变换、聚类或者过滤等操作来使得数据满足分析任务的需求。在这个过程中，不仅处理数据的代码会发生变化，数据本身也会发生变化。然而已有工具都是追踪处理过程中代码的变化，不能够告诉用户经过这些代码处理后，数据如何发生变化。这篇论文设计了一个工具，支持数据探索分析中对数据变化的追踪。
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矩阵是一种常见的可视化技术，广泛应用在网络、表格、时序等数据可视化中。矩阵通过紧凑的二维网格布局形式来可视化大规模数据，网格中的每个单元表示一个数据项，通过颜色或者大小编码数据项的某个值。然而，对于多属性矩阵来说，一个数据项会包含多个值，如多个属性、多个时间值，如何有效展现这些细节面临着重大挑战。已有可视化方法通过在网格中嵌入图元的方式来展现每个数据项的细节，但是这些方法需要大量空间，难以可视化大规模矩阵。另一种方法是通过交互技术，有选择的展现一部分数据的细节信息。然而交互技术多种多样，哪些适合多属性矩阵可视化？这篇文章对于相关的交互技术进行了评估。
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2021年11月4日（周四）晚，北京大学海外名家讲座计划暨中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会第四期可视化与可视化分析国际学术报告成功举行。此次报告特邀维也纳科技大学可视计算与人机交互中心的Eduard Gröller教授担任讲者。Gröller教授也是VRVis研究中心的主要研究人员。Gröller教授于2009年当选欧洲图形学协会（Eurographics Association）会士，荣获2015年Eurographics杰出技术贡献奖，2019年IEEE VGTC技术成就奖。
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偏见影响着人们分析数据的方式和决策的结果。在可视分析系统中，人的偏见会体现在只对部分数据进行分析而进行决策，使得决策产生偏差。该工作研究如何通过可视化用户的交互历史（用户与哪些数据点和属性进行了交互），来降低人在可视化系统探索过程以及决策时的潜在偏见。
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2021年7月25日上午，第八届中国可视化与可视分析大会（ChinaVis 2021）在武汉东湖宾馆隆重举行。本次大会以“探寻真谛，可视创新”为主题，由中国图象图形学学会主办，可视化与可视分析专委会、中国地质大学（武汉）、武汉大学、华中科技大学联合承办，包括华为、奇安信等多家赞助单位协办。大会吸引了来自全国各地高校、研究院所和企业700余位参会代表，领域顶尖专家学者与参会代表共同探讨数据可视化与可视分析的前沿技术和未来前景。
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可视分析系统通过对数据的图形化表示和灵活的交互方式让用户能够分析、发现数据中的规律。然而用户对于这些发现的理解和解释往往需要一些外部的知识（context），这篇论文[1]通过对于用户在数据分析过程中的关注点（analytics focus）进行建模和计算的方式，自动给用户推荐相关的外部知识来帮助用户对于数据的理解。
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为了积极响应《科技部 中央宣传部 中国科协关于举办2021年全国科技活动周的通知》的号召，庆祝建党100周年，推动科技创新成果和科学普及活动惠及于民，北京大学可视化与可视分析实验室将于5月28日（星期五）下午2:00 — 4:00在北京大学理科二号楼2104、2305、2306举办开放日活动。
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