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2014年11月28号，来自华东理工大学的王昊奋博士来vag小组做学术报告。报告的题目是《Knowledge Graph 101-from the persperctive of engineers》。主要的内容是关于知识图谱和语义网络的相关内容。在报告中主要介绍了知识图谱的相关的概念以及非常多的openSource的工具。下面是主要的openSource的工具链接
关于结构化数据的
时间：2014年11月28日上午10点30分
地点：浙大紫金港校区蒙民伟楼402
主持人：陈为
演讲题目：知识图谱101：来自工程师的视角
演讲摘要：近两年来，随着开放链接数据（Linked Open Data ）等项目的全面展开，语义万维网数据源的数量激增，大量RDF（Resource Description Framework）数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（Web of Document）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（Web of Data）。谷歌公司以此为基础在2012年提出了知识图谱，将其应用在下一代Web搜索中并取得了巨大的成功。在过去的2年间，各大公司纷纷构建自己的知识图谱，在包括智能问答、决策分析、新药发现等各种领域崭露头角。在这次演讲说，我将以研发工程师而非科学家的身份来介绍知识图谱的方方面面。我不仅介绍知识图谱的知识表示、展现形式和应用案例，还将深入探讨知识图谱涉及的各项核心技术。更具体来说，我将从公开知识库、知识构建、知识推理、图数据库、知识集成、知识挖掘，语义搜索以及知识可视化等方面介绍现在较为成熟的开源工具和解决方案，为大家构建特定的知识图谱及应用提供一定的借鉴思路。
论文：Neurolines: A subway map metaphor for visualizing nanoscale neuronal connectivity
作者：Ali K.Al‑Awami, Johanna Beyer, Hendrik Strobelt, Narayanan Kasthuri, Jeff W. Lichtman, Hanspeter Pfister, Markus Hadwiger
发表会议：Infovis 2014
一、简介
1. 工作起源——在神经元重建的细节分析过程中，没有有效的可视化方法来辅助分析。这个过程重视：morphology, structure, connectivity
2. 前人工作主要着眼于：
（1） 可视化完全抽象的连接图——弊端：舍弃了morphology和structure信息
（2） 渲染原始EM（电子显微镜）数据——弊端：会产生visual clutter
3. 本文工作：基于解刨学上的树状结构，提出了一个multi-scale（多尺度）可视化方法，用二维的可视化方法去表达三维空间内的数据信息。
文章列表（本section有5篇文章，4, 5两篇暂时没有full paper release出来）：
1. 《A Structure-Based Distance Metric for High-Dimensional Space Exploration with Multi-Dimensional Scaling》
2. 《The Impact of Interactivity on Comprehending 2D and 3D Visualizations of Movement Data》
3. 《GazeVis: Interactive 3D Gaze Visualization for Contiguous Cross-sectional Medical Images》
4. 《An Approach to Supporting Incremental Visual Data Classification》
5. 《Glyph-Based Video Visualization for Semen Analysis》
《A Structure-Based Distance Metric for High-Dimensional Space Exploration with Multi-Dimensional Scaling》
本文主要针对传统MDS方法结果和平行坐标结果不match的问题，基于Structural Similarity Index （SSIM）方法，设计一种新的metric，用于优化MDS结果。
使得MDS结果和平行坐标结果更加一致。
文章列表：
论文：TenniVis- Visualization for Tennis Match Analysis
作者：Tom Polk, Member, IEEE, Jing Yang, Yueqi Hu, and Ye Zhao.
发表会议：infovis 2014
在现有的对网球比赛的可视化工作中，做的比较多的是对网球轨迹数据和球员跑动轨迹数据。但是这些数据的收集成本都非常高，要求比较高精度的摄影设备和很多其他的人力物力。另外一些可视化工作则是纯粹展示比赛双方的技术统计，用户并不能从这些可视化结果中看到比赛的发展趋势。而本文提出的TenniVis可视化系统只需要用到一些比较容易收集到的数据，用两种简明易懂的视图展示比赛全过程，显著地提高用户观看比赛的效率。系统还提供从盘、局、分这几个级别上的过滤操作，让用户快速筛选出自己感兴趣的比赛片段并从这些时间点切入观看比赛视频。
图1：TenniVis系统界面图
论文：Visualizing Mobility of Public Transportation System
作者：Wei Zeng, Chi-Wing Fu, Stefan Müller Arisona, Alexander Erath, and Huamin Qu
发表会议：VAST 2014
城市的公共交通系统作为城市交通重要的组成部分，是为城市计算的研究热点。本文所用数据为城市交通系统中乘客乘坐公交和捷运留下的打卡数据，研究的问题也很明确。首先，如果给定出发点A，给定自出发点A所耗费的时间t0，如何表现和分析能到达的目的地集合B，以及这些路线的的行进时间和行进效率；其次，给定出发点A和具体的目的地Bi，怎样展示自A到Bi的细节路径和活动关联因素，尔后对这些进行评估和分析。
所谓的活动关联因素是指：
等待时间——乘客在公交站和地铁站台等待时间。
乘车时间——乘客乘坐交通工具行进的时间。
换乘时间——乘客在换乘点间花费的时间，如走路等。
出行效率——在一对出发地和目的地间出行的效率，相对于整个公共交通系统内行进的均值效率。
为了分析这些因素，作者首先建立起这些因素之间的关系，设定一次出行的时间为等待时间、乘车时间以及换乘时间之和
公式一
论文：Blood Flow Clustering and Applications in Virtual Stenting of Intracranial Aneurysms
作者：Steffen Oeltze, Dirk J. Lehmann, Alexander Kuhn, Gabor Janiga, Holger Theisel, and Bernhard Preim
发表会议：VIS 2014
本文试图使用聚类的方法和其可视化展示，用于分析基于病人个体数据的血液流CFD(computational fluid dynamics)模拟数据，以判定颅内肿瘤虚拟支架的效果。为了寻找最合适的聚类方法，本文定量分析了三种在流线型数据中常用的聚类方法和其变种。此外，本文还介绍了多种基于聚类的流概述可视化方法。最后，对这些方法进行了专家评估。
2014年9月14日晚，本组在紫金港国际饭店为本学期将要来实验室做毕设或参与项目的本科生同学举办了迎新自助晚宴，他们是来自计算机系、数字媒体技术系和数学系的大三或者大四的同学，有部分同学也有意愿以后继续留在我们小组读博或是读硕。祝他们日后在实验室学习愉快、工作顺利！
