搜索结果 文章归档: 九月 2016

TimeCrunch: Interpretable Dynamic Graph Summarization

怎样描述一个很大的动态图,或者说我们怎么去找出现实中动态图的一些模式,我们怎么评估它们的重要性。这就是这篇文章要解决的问题。纵然有许多的图算法适用于各种情况,但是传统聚类和社团搜索的目标并不是我们现在要追求的。何况它们也不能给出输出的特性的描述。

基于此,本文提出了TIMECRUNCH的算法,把动态图按照有时序标志的静态图的组合,找出成本最小的表示,并从中找出想要找的模式和特殊结构。而且最终,作者应用TIMECRUNCH分析大的动态网络,找到了多种模式和异常状态,这些表明了现实图确实展现了时序结构。

与之前的一些常用方法相比较。TIMECRUNCH可处理多种形式的图。

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Visually Comparing Weather Features in Forecasts

论文:Visually Comparing Weather Features in Forecasts

作者:P. Samuel Quinan, Miriah Meyer

发表会议:TVCG2016

介绍

气象学家通过可视化结果来考察天气特征中的信息,对天气预报提供帮助。文章作者与气象学者合作,指出天气可视化中遇到的两个主要挑战:1)各种可视化方案之间不一致;2)对于一组预报结果中特征的关联缺少直接的可视化支持。在这项工作中,作者考察了若干个气象数据,对于不同的问题类型,提出了一组有效的可视化方案,在一个开源工具WeaVER中体现了这些可视化方法;并思考在使用气象数据中遇到的挑战。

多维气象数据可视化方案

作者从不同来源搜集了具有代表性的一系列气象数据可视化结果。考察这些图像之后,肯定了其中一些符合可视化原则的有效方法、并对其它一些情况给出了改进的方案,以提高气象研究者的效率。

1)对于相互独立的场(即解读其中一个场的信息不需要对另一个场的知识),建议在底层颜色图、一组轮廓线、一组纹理或符号这三种视觉编码中组合,以对应于2个标量场以及1个标量或向量场。下图是其中一个例子:

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