Analyzing High-dimensional Multivariate Network Links with Integrated Anomaly Detection, Highlighting and Exploration

Analyzing High-dimensional Multivariate Network Links with Integrated Anomaly Detection, Highlighting and Exploration

Sungahnn Ko, Shehzad Afzal, Simon Walton, Yang Yang, Junghoon Chae, Abish Malik,Yun Jang, Min Chen and David Ebert, Fellow, IEEE

 

为了分析高维多变量网络,特别是点和边都有多个属性的网络图,本文提出了两个可视化设计来简化复杂的网络结构。

这篇文章用的是航班延误数据,包括延误原因和延误时间。Carrier Delay 是由于航空公司的问题,比如飞机的机械问题,NAS delay是由于国家航公系统管制,Security Delay包括因为安全漏洞的重新登机,设备筛选的等待时间,Late Arrival Delay是由于同一架飞机在上一个飞机场就延误了,NAS delay和Security Delay是政府原因,Late Arrival Delay和Carrier Delay是航公公司的原因。这个数据中,主要的属性都图的边上,所以主要的可视化对象是边。

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#FluxFLow: Visual Analysis of Anomalous Information Spreading on Social Media

#FluxFLow: Visual Analysis of Anomalous Information Spreading on Social Media

Jian Zhao,NanCao,ZhenWen,YaleSong,Yu-RuLin,andChristopherCollins

# FluxFlow是一款可视分析系统,用于可视化和分析社交媒体中的异常信息扩散。本文的数据来源于分析对象是Twitter的跟贴信息。

对社交媒体的研究有两个主要问题,“哪些消息流值得观察?”和“被选出的消息有何不同?”。针对这两个问题,本文分别设计了基于OCCRF(One-Class Conditional Random Fields Model,单类条件随机场)的数据挖掘算法和用于查看数据挖掘结果和其内在隐含信息的可视化设计。系统基本构架如图

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Dendrogramix: a Hybrid Tree-Matrix Visualization Technique to Support Interactive Exploration of Dendrograms

Dendrogramix: a Hybrid Tree-Matrix Visualization Technique to Support Interactive Exploration of Dendrograms


Renaud Blanch, Rémy Dautriche, Gilles Bisson
PacificVis 2015

层次聚类是一种常用的算法,其将原始数据组织成树状结构,以刻画数据点之间的相似程度。经典的层次聚类可视化方式为系统树图(Dendrogram),本文则介绍了一种新的层次聚类树的可视化方法Dendrogramix,其混合了树和矩阵可视化方法,在聚类层次上叠加了个体关系的表达,丰富了表达的内容。

 

Dendrogramix的形成过程非常简单直观。如图一所示,将一个简单的包含有5个二维点的数据集(图一(a))层次聚类,其结果的系统树图如图一(b)所示。而Dendrogramix首先用矩阵编码了这五个点之间两两相似性(图二(a)),运用自动优化方法重排序按相似度显现出对角线上的聚类性质(图二(b)),将这些聚类加以编码(图二(c)),最后对折以节省显示空间(图二(d))。

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面向可视分析的轨迹简化和语义增强方法

SimpliFly: A Methodology for Simplification and Thematic Enhancement of Trajectories

Katerina Vrotsou, Halldor Janetzko, …, Natalia Andrienko, and Gennady Andienko

1、论文的出发点和主要贡献
轨迹描述的是运动物体,通常包含三类特征数据:(1)运动相关属性(速度、加速度、转向角…);(2)运动物体属性(车、船、人、动物…);(3)运动环境属性(天气)。因此作为多变量数据的轨迹,信息负荷很大,直接可视化会导致三方面问题:
(1)感知的局限性
微小的图元或变化肉眼难以分辨
(2)认知局限性
用户很难记住所有的信息,而实际上他们只关注于特定的信息
(3)性能
过多的点和线会妨碍交互
因此,对于轨迹数据适当的简化将给可视分析带来很大的好处。 继续阅读 =>

Visual Multiplexing —— 视觉多通

Visual Multiplexing

M. Chen, S. Walton, K. Berger, J. Thiyagalingam, B. Duffy, H. Fang, C. Holloway, and A. E. Trefethen

Eurovis 2014

 

论文中对视觉多通的理解为可正确解码的多可视信息的堆叠方式(“overlaying multiple pieces of visual information while allowing users to recover occluded information”),也就是说把不同视觉通道(颜色、大小、形状等)通过合理的组合方式编码在一起,使得用户能够正确的解码出可视元素所蕴含的信息。这篇论文提出了视觉多通的理论框架并把组合方式分为10类。

下图是视觉多通的流程图,左边将某个数据点需要可视表达的的多个信息量记为<x1, x2, …, xk>,该数据点通过k个可视映射方法被映射到显示空间的位置p的空间邻域D和时间邻域T,映射结果为<C1, C2, …, Ck>(MUX视觉多路复用过程),用户眼睛观察形成的映射结果,解码信息(视觉多路分离过程)。需要注意的是一个数据点不一定被映射到显示空间中的一个点,它有可能是由位置p周围几个视觉元素组成(空间邻域D)或是一个动态过程组成(时间邻域T)。另外,这个视觉多通的流程对应了信息可视化基本流程中从数据–>可视映射–>用户感知的过程。

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IEEE Pacific Visualization 2015在浙江大学召开

 

 

IEEE Pacific Visualization 2015(环太平洋可视化大会),今起在浙江大学紫金港校区召开。本会议由IEEE组织,浙江大学CAD&CG国家重点实验室、浙江工业大学主办,是可视化与可视分析领域世界最高水平的会议之一,将展示这一领域最重要的许多研究者的最新研究进展。浙大可视分析小组的陈为教授担任本次会议主席。

本次会议的主题涵盖了当今可视分析和大数据研究的几个最重要、最新兴的领域,包括社会化媒体、超大规模复杂网络、商业情报分析和人类行为分析等。林海教授、袁晓如教授、刘世霞教授、张加万教授、Maolin Huang教授和Bongshin Lee教授等领域内顶尖的研究者分别担任本次Workshop各章节的主席。除此之外,还有来自企业界的嘉宾参与本次会议,涵盖了财新网、奇虎、微软研究院、阿里巴巴等在数据领域处于顶尖地位的业界公司。

 

 

可视分析是当代计算机科学最新兴和热门的领域之一,也是跨学科研究的一个典型范例。在城市规划、农业现代化、安全情报、医疗技术等服务部门和几乎所有的工业部门,都有可视化技术的广泛应用。面临当代大数据的挑战,传统的统计分析工具已经越来越难以应对复杂多变的数据形式,和几何级数增长的数据规模。可视化和可视分析作为一种新兴的分析手段,在社会网络、地理信息、情报关联分析等方面具有先天的优势;与设计工具结合,更是在可用性和交互性上达到了一个新的水平,为非计算机专家进入这一领域铺平了道路。

本次会议还包括15~17日的专题研讨会。林雪平大学的Anders Ynnerman教授和中科院复杂系统管理与控制国家实验室的王飞跃教授分别为专题研讨会作Keynote。

通联数据首次品牌推介 金融大数据概念落地

来源:网易科技

1月23日下午,万向控股旗下知名金融大数据平台——通联数据北京召开了自成立以来的首次品牌推介会。会上,通联数据董事长肖风CEO王政先后介绍了该公司从金融大数据服务,到智能投资研究工具,再到互联网资产管理平台的金融大数据生态链,发布了数据商城、量化实验室、众投工场三大重量级新产品。同时,通联数据还在会上与汤森路透、九次方、广发基金、海通证券、中信证券、弈泰量投、博道投资、喜岳投资等多家国内外著名数据商、金融和资管机构进行了现场签约,建立了合作伙伴关系。未来大家将齐心协力,共建以开放、共享、众筹为核心理念的全新互联网金融生态系统

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十问大数据

在互联网时代,大数据炙手可热,许多人言必称大数据,但能够真正说清大数据为何物的人并不多,更遑论如何借助大数据挖掘出巨大的商业价值。究竟如何定义大数据?大数据有哪些特征?本文旨在厘清大数据概念,阐明大数据应用方式及探究未来大数据发展之道。

Q1:大数据是商业炒作吗?

业界给大数据的定义是4 个“V”:体量大(Volume)、种类多(Variety)、速度快(Velocity) 和真实性高(Veracity)。但这个定义其实并未抓住大数据本质。如果仅仅看这几个维度,大数据就是一种炒作,因为它们只是表面现象。

大数据的本质应该是如何为企业带来一种更新更好的商业运作模式,而大数据应用的成功,也是依靠决策者提出好的商业问题及与其相关的商业模式。这些商业问题可以非常简单,但问题背后必须有一系列相关的商业模式。

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VAG 2014年度晚宴暨颁奖盛典

2014年12月21日晚,VAG小组成员集聚一堂,欢送成果斐然的2014以及即将赴美国交流的朱标博士。

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当“文化遗产”遇见“信息技术”—记天津大学张加万教授学术报告

今年6月,在卡塔尔首都多哈举行的第38届世界遗产大会上,中国大运河和丝绸之路获准列入世界遗产名录。至此,中国的世界遗产总数达到47 项,继续稳居世界第二。

然而在中国,对文化遗产的保护工作却不尽如人意。盗墓、走私、自然或人为造成的劣化病害……都成了文物保护工作者的心头之痛。

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