作者存档: Shuai Chen

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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新型交互技术 – Michael Mcguffin (ETS)

2018年7月22日(第十届可视化发展前沿研究生暑期学校第七天)上午,来自加拿大蒙特利尔École de Technologie Supérieure (ETS)的Michael Mcguffin教授向大家介绍了可视化原型设计以及菜单设计相关知识。Michael McGuffin是加拿大魁北克蒙特利尔École de Technologie Supérieure的副教授,研究方向为信息可视化和人机交互,曾获IEEE InfoVis 2009最佳论文提名奖。

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2018年北京大学可视化暑期学校 – Day 5 (2018年7月21日)

2018年7月21日,暑期学校由来自香港科技大学的麻晓娟教授和来自中国科学院软件研究所的时磊老师授课。上午,时磊老师为我们带来了主题为可视分析在人类脑部网络比较与深度神经网络解释上的应用的课程。 继续阅读 »

2018年北京大学可视化暑期学校 – Day 4(2018年7月20日)

7月20日上午,来自俄亥俄州州立大学计算机系的沈汉威教授讲授了题为”基于分布的原位数据建模、分析和可视化“的课程。下午,浙江大学计算机科学与技术学院的巫英才研究员的授课主题是“社交媒体数据的可视分析”。

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2018年北京大学可视化暑期学校 – Day 3 (2018年7月19日)

可视化暑期学校的第三天授课的老师是来自新加坡国立大学的赵盛东教授和来自雅虎研究院的胡一凡研究员。上午,赵盛东教授为我们带来了主题为The Next Interaction Paradigm的课程。

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2018年北京大学可视化暑期学校 – Day 2 (2018年7月18日)

北京大学可视化暑期学校第二天上午的报告由悉尼大学的Peter Eades教授带来题为《Graph Drawing》的报告。Peter在1984的论文中[1]首次提出了力导向算法的原型,是图布局最经典的绘制算法。在课程中,Peter Eades为了大家介绍了图可视化的相关内容。图可视化中最重要的问题就是图布局。简单来讲,图布局就是给拓扑中的节点赋予坐标,并且在节点间用连线表示拓扑中的连接。什么是一个好的图绘制呢?首先,图绘制的结果必须是忠实(faithfulness)的,即绘制的图能够准确表示原始的数据,但是现在还没有一个正式的规则来评价忠实性;其次,图绘制的结果必须具有可读性(readability),即用户可以准确理解图中的知识信息。好的图布局会避免边交叉,弯曲的边以及节点的重合。 继续阅读 »

SetCoLa: 高层次限制的图布局语言(High-Level Constraints for Graph Layout)

有效的图布局可以帮助人们分析网络的拓扑结构,已有的许多工具,比如Gephi,D3都能够完成图布局的任务。计算图布局的时候,通常只考虑节点的拓扑信息,而对于特定领域的图,比如生物信息网络,布局时候还要考虑节点的属性信息。针对这样的特定领域(Domain-specific)图数据,虽然已有特定的布局方法,但是这些方法只能限定在该领域里使用,而不具有推广性。使用一般的布局方式,比如力导向布局来处理这些图数据,为了反映网络的特定结构,还需要对布局后的结果进一步调整,耗时耗力。本文[1]提出了一种更高层次的布局语言SetCoLa,可以有效结合结合图数据本身特点,对于布局的结构进行限制。

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