多变量地理空间数据是一种十分常见的数据类型,例如对各大城市的人口状况统计、世界各国的国力评判指标等等。如何分析地理因素(如地域的位置、范围、方向等)对多变量数据的影响,一直是地理信息、可视分析等领域的重要课题。另一方面,聚类是简化多变量分析的常用方法,它能够挖掘相似数据、总结数据特征、并消除变量增长所带来的负担。然而,当下的聚类分析方法并没有考虑地理因素的影响。这篇发表于2016年EuroVis会议的文章[1],就探讨了如何通过可视化分析地理因素对多变量聚类的影响。
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通过可视化分析地理因素对多变量聚类的影响(Visualizing the Impact of Geographical Variations on Multivariate Clustering)
北京大学2017年校园开放日实验室成果演示
2017年5月20日是北京大学校园开放日,实验室安排了在可视化与可视分析方面的最新成果向公众演示,包括湍流可视化,交通数据、微博数据可视分析,伪基站数据可视分析等科研项目。此次开放日实验室接待的参观者包括来自中小学生及其家长等百余人。实验室成员陈思明,洪帆,张江,赖楚凡,叶唐陟,陈帅,李国政,刘强强,冯璐,张宇,施悦凝等多位同学参与了本次开放日演示工作,向参观者介绍相关的工作,并面对面解答参观者的各种问题。今年校园开放日,实验室增加了HoloLens沉浸式可视化等项目,让参观者亲自体验可视化的乐趣。可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众,本次活动,很好地向公众普及了可视化的最新进展,受到参观者的好评。
流式文本的在线可视分析(Online Visual Analytics of Text Streams)
TextTile:给结构化数据和无结构文本提供无缝探索性分析的交互式可视化工具 (TextTile: An Interactive Visualization Tool for Seamless Exploratory Analysis of Structured Data and Unstructured Text)
在实际的很多应用中,数据集由无结构文本和结构化数据组合而成。比如购物网站上,顾客会给商品的质量、物流服务质量、商家态度等条目打分,也可以写一段关于商品的评论。前者就是结构化数据,后者则是无结构文本数据。分析者面对这些数据时,往往需要同时分析二者。既可能先指定结构化数据字段的过滤条件(如对于北京的餐馆),总结文本信息(如,用户评价这类餐馆时最经常使用哪些关键词);也可能先指定无结构文本(如用户评价中含有“非常满意”),再观察这些数据在结构化数据字段的分布(如,这样的评论的地理分布)。然而,分析者面对这类数据时,面临两大问题:(1)没有一种系统的方式来组织和连接这些操作;(2)缺少完整地集成了这些操作的可视化系统,能够支持用户灵活地进行分析。 继续阅读 »
IEEE Pacific Visualization Symposium 2017 – Day 1
今天是IEEE PacificVis会议正式日程的第一天。首先进行的是大会的开幕式。大会主席Bongshin Lee和Jinwook Seo欢迎各位与会者,并介绍了这次会议的参与情况。今年共有来自19个国家的133人参与,其中来自大陆的可视化研究者有22名。接着,论文、短论文、海报张贴与storytelling竞赛的主席分别对各自部分的参与、评审以及接收情况进行了介绍。本次会议共接受论文29篇,分数均在3.5及以上。我们实验室陆旻同学的论文《Interaction+: Interaction Enhancement for Web-based Visualizations》被全文接收。图可视化主题在今年所接受论文、海报张贴中都有着很大的比例。
IEEE Pacific Visualization Symposium 2017 – Day 0
WeightLifter:多准则权重空间的可视探索(WeightLifter: Visual Weight Space Exploration for Multi-Criteria Decision Making)
booc.io: An Education System with Hierarchical Concept Maps and Dynamic Non-linear Learning Plans 支持概念地图与动态非线性学习计划可视化的在线教育系统
对于在线教育现在大家都越来越熟悉了,与传统的教育相比它有一些优势,包括可以更加快速利用丰富的互联网资源进行授课与学习、可以支持远程教育让更多人收益,更理想地来说它最终要达到每个人个性化的学习。今天我们介绍的这篇文章[1]来自哈佛大学,描述了他们用了快2年的时间,和教育专家一起构建出一个在线教育系统 – 它支持正常的在线教育的功能,更加有特色的是,它融合了可视化的元素,将课程学习中的概念依据他们的层次结构关系构造出了概念地图,并且为每个学习者根据它的学习情况将课程的依赖关系进行展现,让他们拥有个性化的学习计划,而传统的在线教育网站或者可视化系统很难同时做到这几点。下表进行了他们提出的系统booc.io和以前一些系统的对比。
从边际投影中重构类别型联合分布的可视分析方法(A Visual Analytics Approach for Categorical Joint Distribution Reconstruction from Marginal Projections)
用海量出租车轨迹数据选取广告牌放置位置(SmartAdP: Visual Analytics of Large-scale Taxi Trajectories for Selecting Billboard Locations)
广告牌是最常见的室外广告形式之一。尽管电视广告等传统广告方式仍然占据主导地位,但是近些年来随着人们在出行上花费的时间越来越多,室外广告牌这种广告形式也变得越来越有价值。室外广告牌是否有效取决于他的内容设计,可见性以及放置的地理位置。其中地理位置被认为是最重要的因素。然而选取室外广告牌的放置点并非易事,传统选取室外广告牌位置的方法依靠领域专家进行人工的选取,找到多个潜在的地点,进一步计算每个地点的人流量分析、人群种类分布等人口统计信息,生成报告。提供给商户做参考和选择。这样的方法自动化程度不高并且十分依赖领域专家的知识。因此来自香港科技大学可视化团队的成员开发了SmartAdP,一个基于出租车轨迹数据选取广告牌放置位置的可视分析系统。
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