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。
作者存档: Shuai Chen - 第3页
2018年北京大学可视化暑期学校 – Day 3 （2018年7月19日）
作者: Shuai Chen
日期: 2018年8月2日
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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）
作者: Shuai Chen
日期: 2018年8月2日
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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)
作者: Shuai Chen
日期: 2018年6月23日
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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。
CrowdLayout: Crowdsourced Design and Evaluation of Biological Network Visualizations
作者: Shuai Chen
日期: 2018年5月20日
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生物学家经常会用网络来分析实验中的现象，比如细胞内分子的交互，电信号在神经元之间的传递，但是创建一个能够有效表现生物学信息的网络扔存在挑战。尽管有大量的自动图布局算法，但是这些算法没有利用网络中生物学信息，生成的布局效果没有实际意义；专家通常会利用自己的专业知识通过手动的方式对这样的网络布局，但是这样的布局方式效率太低，难以短时间内对大量网络数据生成有效布局。所以这篇文章通过众包的方式让普通用户在一定的准则下，帮助专家创建、评估网络数据的布局[1]。 继续阅读 »
IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – Day 2
作者: Shuai Chen
日期: 2018年4月12日
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今天是IEEE PacificVis正式会议的第二天，包括一个主题演讲，三个论文分享环节，以及海报展示与互动环节。Keynote讲者是来自莫纳什大学的Tim Dwyer教授，他报告的主题是《Immersive Analytics: Interactive Data Analysis Using the Surfaces and Spaces around Us》。近些年沉浸式头戴设备(head-mounted displays)的普及使得身临其境的立体可视化环境成为可能，然而在沉浸式环境下的可视化也带来了一系列的挑战。
IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – Day 0
作者: Shuai Chen
日期: 2018年4月10日
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PacificVis 2018于4月10日在日本神户大学正式召开。会议首日是PacificVAST研讨会。不同于之前几年PacificVAST会邀请可视化领域的著名专家学者前来介绍可视化前沿工作，今年PacificVAST开始接受论文投稿，被接收的论文会被邀请到会议现场进行报告，并推荐到Journal of Visual Informatics期刊发表。会上来自日本庆应义塾大学的Issei Fujishiro教授和韩国首尔国立大学的Jinwook Seo教授介绍了今年PacificVAST的投稿情况。本次会议一共收到了24篇投稿，并在其中接收了来自于美国，中国，日本，德国和韩国等国家的一共9篇论文，所有9篇论文分成四个session进行报告。 继续阅读 »
IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – 前瞻
作者: Shuai Chen
日期: 2018年4月8日
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PacificVis是可视化领域三个重要国际会议之一，每年吸引全球百余位可视化前沿研究学者和工业界高级研究人员热情参与。作为以亚太区域为主要承办国家和地区的可视化盛事，PacificVis是国内可视化研究人员交流和分享的重要平台，每年都有来自国内高校、研究院所和相关企业的可视化研究人员参与。
Map-based Graph Visualization
作者: Shuai Chen
日期: 2018年1月7日
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地图形式的图可视化方式指将图中的社群用一段连续的区域表示，不同的社群构成了地图上不同的“国家”。这样的可视化方式既可以提高可视化美观度，吸引用户花更多的时间探索数据[1]；又可以增强用户的对可视化内容的记忆，更准确回忆自己的发现结果[2]。
在异步协同式意义构建场景下使用知识传输图传递知识(Supporting Handoff in Asynchronous Collaborative Sensemaking Using Knowledge-Transfer Graphs)
作者: Shuai Chen
日期: 2017年12月3日
在异步协同式意义构建场景下使用知识传输图传递知识(Supporting Handoff in Asynchronous Collaborative Sensemaking Using Knowledge-Transfer Graphs)已关闭评论
在数据分析中，将知识和发现通过可视化的方式展现出来可以帮助分析者追踪、组织、综合自己的发现和问题。当分析者互相合作时，通过互相交流，这些可视化形式能够帮助分析者互相理解自己的发现，这被称为协同式意义构建(Collaborative Sensemaking)。然而在复杂场景下，如何在合作者之间明确的传递知识(Tranfer of Knowledge/Handoff) 仍然是一个挑战。在异步合作场景下，分析者由于时空限制或者隐私考虑等不能够直接见面或者交流，前一个分析者需要将自己的发现传递给下一个分析者，但是少有的分析系统能够满足这样的需求。本文提出了一系列可视化加护技术帮助异步合作者之间有效传递发现、知识。
Orko: 使用多模交互方式探索分析图可视化(Orko: Facilitating Multimodal Interactions for Visual Exploration and Analysis of Networks)
作者: Shuai Chen
日期: 2017年11月4日
Orko: 使用多模交互方式探索分析图可视化(Orko: Facilitating Multimodal Interactions for Visual Exploration and Analysis of Networks)已关闭评论
现有的可视化系统往往是在桌面环境下设计交互方式，越来越多的研究者开始考虑如何在大屏幕、平板等设备上设计交互方式。一部分工作利用可穿戴设备、VR/AR等设备检测人的手势、肢体动作实现与大屏幕的交互，还有一部分工作将自然语言作为交互输入方式。这项工作[1]尝试在可视化中利用多模输入（multimodal）的方式，将触摸（touch）和语音输入结合作为图可视化的交互方式，并且分析在多模输入环境下的用户交互行为特点。
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