作者存档: Shuai Chen

第八届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2021)Day 1

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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对探索性可视分析中分析关注点进行建模和使用(Modeling and Leveraging Analytic Focus During Exploratory Visual Analysis)

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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北京大学可视化与可视分析实验室开放日,来了!

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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IEEE PacificVis 2021 可视分析专题(Visual Analytics)

IEEE PacificVis 2021可视分析专题(Visual Analytics)共报告五个工作,分别是对于校园学生打卡数据(Campus Cards Data)、提升树模型(Tree Boosting Models)演变过程、异构多维机器维护数据、关键词关系、乒乓球比赛数据进行分析。

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IEEE VIS 2020 – Day 2

10月26日是IEEE VIS 2020会议的第二天,会议内容包括多种Workshop, Tutorial和Panel,涉及挑战赛, 时空数据,科学可视化,AI可解释性等主题。

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EmoCo: 视频中的情感一致性可视化分析 (Visual Analysis of Emotion Coherence in Presentation Videos)

在人们的日常交流中,情感扮演了重要的角色。情感的表达可以通过多种方式,如表情、声音、文字、肢体动作等。人们会通过同时利用多种表现方式来传递自己的情感,然而有时这些方式所传递的信息并不是一致的。该工作[1]通过利用视频中讲者的表情、文字、声音,来分析讲者在这个三个通道上情感表达方式的特征,从而帮助学习者提示自己的演讲技巧。

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第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)Day 3

第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)于2019年7月21日至24日于成都龙之梦酒店会议中心进行。7月24日是正式会议的最后一天,会议内容包括圆桌论坛,特邀报告以及闭幕式环节。

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基于话题探索和嵌入式可视化促进研究思路生成 (Topic-based Exploration and Embedded Visualizations for Research Idea Generation)

研究者经常需要通过写作的方式讲述自己的研究思路。在写作的过程中,随着新的观点以及相关论据被引入,针对问题的研究思路会得到调整和逐步完善。这是一个认知构建(sensemaking)的过程,可以分为两个阶段:构建框架(framing),完善细节(elaboration)。具体到一个提案的写作过程中,在框架阶段,研究者会创建和修改整个写作的提纲;在细节阶段,会加入更多的相关工作支持论点。本工作调研了研究者在写作过程中的痛点,构建了一个系统,减轻写作负担,促进研究想法的生成、完善。

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IGAL可视化讲习班-1:从易用到自动,大数据可视化的下一个十年 – 袁晓如

2018年12月26日,由中国图象图形学学会主办,CSIG可视化与可视分析专业委员会、北京大学机器感知与智能教育部重点实验室、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合承办的主题为“可视化与可视分析前沿进展”第9期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京大学举行。第一次课程由北京大学袁晓如研究员讲授,题目为《从易用到自动,大数据可视化的下一个十年》。十年来可视化在中国发展迅猛,其中数据科学兴起对可视化产生推动作用。在计算机领域,计算能力、大数据、人工智作为三驾马车,极大推动了计算机相关学科的发展,同时也在推动社会的前进。数据科学离不开人和机器,机器拥有着强大的计算存储能力,而人类则更擅于创造,人类和机器具有不同的长处,可视化关注如何让将人和机器的长处结合,解决科学问题,将在其中扮演关键角色。 继续阅读 »

VIBR: 通过MDL准则可视化大规模二分关系数据(Visualizing Bipartite Relations at Scale with the Minimum Description Length Principle)

对于两个集合,如果一个集合中点和另一个结合中的点有连接,而集合内的点之间没有连接,那么这样的数据称为二分关系数据。通常这样的数据通过图模型来描述,这类特殊的图称为二分图(图1)。生活中存在大量这样的二分关系数据,比如顾客购买商品,议员投票议案等。已有工作针对二分关系数据的分析仍停留在表现单个节点和边,难以处理大规模的二分关系数据。本文介绍的工作[1]使用了最小描述长度准则(Minimum Description Length Principle)来对二分数据聚合,并且提出了基于邻接链表形式的可视化方法分析二分关系数据,相比于已有方法,该方法能够更好的提供二分关系数据的概览。

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