搜索结果 文章归档: 十月 2013
论文: 《LineUp: Visual Analysis of Multi-Attribute Rankings》
作者: Samuel Gratzl, Alexander Lex, Nils Gehlenborg, Hanspeter Pfister and Marc Streit
会议: InfoVis2013 [best paper]
排行榜在生活中很常见，对人们作决策也有一定影响。对于多属性排行榜，排名是如何计算得出的、各属性对排名的贡献多大、同一数据在不同排行榜的差异多大等等，这些大家很难从传统排行榜中直观感受到。本文提出一种可视分析方法，可以直观、交互地设计、分析、探索排行榜。
LineUp界面如下：
论文：《Visual Compression of Workflow Visualizations with Automated Detection of Macro Motifs》
作者：Eamonn Maguire, Student Member, IEEE, Philippe Rocca-Serra, Susanna-Assunta Sansone, Jim Davies, and Min Chen, Member, IEEE
会议：Infovis2013
本文介绍了一种基于自动检测motif，并结合用户打分进行选择并生成macro，最终实现对工作流图的可视压缩。
本文工作的流程如下：
A：输入数据存入数据仓库
B：Motif提取算法，从数据中提取motif
C：生成motifs
D：对motifs进行打分，根据分数进行排序
E：通过交互选择motif生成macro
F：选出macro
G：为macro生成图形
H：用户为macro标注
I：将生成生成的macro插入到工作流图中。
本文基于Eamonn Keogh在VLDB06上做的Tutorial：A Decade of Progress in Indexing and Mining Time Series Data
一直以来，时序数据分析就是可视化的一大研究热点，那么作为数据分析的另一大手段数据挖掘在分析时序数据方面又有着怎样的思路呢
相似性的使用（The Utility of Similarity Measurements）
数据挖掘在时序数据分析中的任务有聚类、分类、重复模式发掘、规则发掘、时序检索、异常发现等，归根结底，这些都能归为相似匹配的问题。
在时序数据上存在微观形状上和宏观结构上的相似性，对于这两种相似性使用方法各不相同（图一）。
图一 继续阅读 =>
SCIVIS 2013文章<Noise-based volume rendering for the visualization of multivariate volumetric data>
作者Rostislav Khlebnikov, Bernhard Kainz, Markus Steinberger, Dieter Schmalstieg
本文提出一种基于噪音的空间多变量数据场体可视化技术，首先使用可预见的过程化噪声，即Random-phase Gabor noise，产生高频噪声并将之引入体数据场作为opacity重分布模式，然后构造不透明度映射函数，将噪声值映射为不透明度，重分配每一体素内的不透明度， 从而改进同一位置处的多变量可视化质量，使得用户可以更加容易的分辨同一位置处每一个数据属性的值。
本文的工作是对传统的多变量三维空间数据可视化的一个创新和补充，传统的方法基本上可以分为两类：基于融合的方法以及基于信息通道的方法。作为相关工作的重要内容，以及本文工作的基础，作者特意提及了由他本人发表在2012年EuroVis上的论文<Procedural Texture Synthesis for Zoom-Independent Visualization of Multivariate Data>，该论文主要针对二维的多变量数据，主要流程如图一
本文介绍了方便用户添加标注，并且可以解释的投影函数的构造方法。
这是本文方法对不同城市的各种指标构造的线性一位投影结果的可视化。
论文：Ambient Volume Scattering
会议：SciVis 2013
作者：Marco Ament, Filip Sadlo, Daniel Weiskopf
文章提出了一种利用环境光散射的光学模型，通过在每个采样点球形邻域内计算散射光强度，实现了在直接体绘制中加入散射的效果。该方法实现了物理学上光的多次散射，结果更自然，真实感更强。
下图是对超新星爆炸的体绘制结果，图a是普通的基于emission and absorption光学模型的体绘制，图b是采用ambient occlusion的体绘制，图c是采用了文章方法实现了multiple scattering光学模型的体绘制。我们可以看到，图a的空间感差，丢失了亮度和阴影的变化信息；图b实现了局部软阴影，被遮挡的地方亮度更暗，增强了空间的层次感，但是云层背向的部分十分明亮，真实感不足；图c实现了方向光产生的软阴影和间接光照，图片中间位置的亮点是光源，可以看到云层背向光源的方向多出了一些暗条纹，真实感更强。
论文：A Multi-Level Typology of Abstract Visualization Tasks
会议：InfoVis 2013
作者：Matthew Brehmer, Tamara Munzner
这是一篇关于可视化理论架构的文章，和通讯作者Tamara Munzner在09年提出的可视化设计与评估的嵌套模型[1]相匹配，描述了从抽象任务到具体算法的可视化设计过程。文章从why, how, what三个层面对可视化任务进行抽象的分类，其中why指明任务的目的和目标（展示、发现、兴趣），how说明达到目标所用的方法（可视表达，数据操作、交互），what通过输入和输出对不同层次任务进行串联。基于这种分类，文章对已有可视化系统、方法进行回顾和分类。
论文：A Model for Structure-based Comparison of Many Categories in Small-Multiple Displays
会议：infovis 2013
作者：Johannes Kehrer, Harald Piringer, Wolfgang Berger, and M. Eduard Groller
本文提出了一种针对Small-Multiple布局中的多类目数据的结构比较模型，在该模型中，包含三种比较，绝对比较，相对比较和层级间比较。
绝对比较是指选定一个绝对参考，其他的项与选定项进行比较。
