利用网络数据对轨迹数据进行语义增强

论文:Visual Analysis of Movement Behavior using Web Data for Context Enrichment
作者:Robert Krueger, Dennis Thom, Thomas Ertl
发表会议:Pacific VIS 2014

随着GPS设备的日益普及,由GPS设备生成的轨迹数据也越来越丰富。然而凭借单一的位置信息,我们可以做的分析很有限,我们更希望知道 人们(GPS设备)为什么移动、他们的目的地是什么地方(对目的地的具体描述,而不单单是经纬度信息)。想要回答以上问题,我们就需要对地理位置赋以更为丰富的语义信息,比如明确某个位置的功能是学校还是商场。

本文从一个以地理位置POI为核心的社交平台 Foursquare 中抓取POI的信息,用以丰富电动车(electric scooters)的轨迹数据。然后从空间、时间两个方面,分别设计了两个视图来分析人们使用电动车的具体行为、目的。中间还穿插了不确定性的可视化。原型的界面如下图所示:

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主题报告:可视设计

可视设计引导是可视化研究的一个重要范式。从2012年开始,IEEE Vis有单独的一个section介绍design方面的可视化工作。本次的主题报告围绕可视设计介绍几篇相关的文章。

曲华民老师2007年的文章Visual Analysis of the Air Pollution Problem in Hong Kong 是基于可视设计的一个工作。这篇文章采用的基本可视化方法是平行坐标、极坐标和完全加权图。完全加权图用于揭示所有维度之间的相关性,确定平行坐标中轴的顺序。对于平行坐标的改进主要针对风向这种表示方向的维度用S型坐标轴表示。把极坐标改进为圆形的pixel bar chart。采用这些可视化的基本方法和编码准则都是基于数据仅有13维,并风向和风的大小在这些维度中最重要。基本的可视设计如下图所示:

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主题报告:《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》读书分享

《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》是大数据相关主题的畅销书之一,作者是维克托·迈尔-舍恩伯格【英】,他被誉为“大数据时代的预言家”,现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人,新加坡国立大学信息政策研究中心主任。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的定制者和参与者,还先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的智囊。

这次的主题报告主要和大家分享一下书中作者关于大数据的一些观点和想法,也希望大家能够对这些观点提出自己的看法。

以下是我做的关于这本书的思维导图:

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利用LDA文本主题抽取方法对出租车轨迹数据可视分析

作者: Ding Chu, David A. Sheets, Ye Zhao, Yingyu Wu, Jing Yang, Maogong Zheng, George Chen

 

PVIS 2014

 

对出租车轨迹数据进行数据挖掘或者可视化的文章近年来日益增多,本文比较新颖地将文本主题抽取的方法用到了出租车轨迹数据之上,使得轨迹数据能够被赋予一定的语义并增加了解读性。

作者选用了深圳21360辆出租车的每日GPS轨迹数据。首先将每一个GPS地理坐标映射到具体的街道上,这样就将街道作为词,一辆出租车的轨迹即一个街道名称的序列作为一段文本,多辆出租车的轨迹构成一个文本集合,作为LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题抽取的原始材料。而经过主题抽取,主题和街道、主题和轨迹都有了对应关系,可以得到街道或者轨迹在每个主题上的概率分布(表1表2)。直观上,一个主题相当于一个地区,包含许多街道。

表1

表2

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科学数据可视化中的一种高效的区间分布查询方法

作者 Abon Chaudhurl, Tzu-Hsuan Wei, Teng-Yok Lee, Han-Wei Shen

pvis2014 文章

区间分布查询是指对用户给定的一个1D或者2D或者3D区间,通常是xyz三个空间尺度内的大小(1D,2D,3D),返回区间内变量场的统计特性。例如,均值,标准差,熵等。

它的作用包括特征抽取,不确定性量化,数据压缩等。现存方法通常是对查询区间的变量场进行扫描计算,若查询区间大小或者相关参数发生变化,需要重新计算,时空负载过大,并且时空代价往往随着查询区间的尺度增加而增加。

针对上述问题,本文作者提出一个无视数据大小和查询区间大小的、常量应答时间的、低时空负载的区间分布查询框架。 继续阅读 =>

浙江大学可视分析小组“数据与人文社会科学”学术沙龙顺利举行

2014年5月7日,“数据与社会科学”研讨会在浙江大学紫金港校区蒙民伟楼402会议室顺利举行。

数据与人文社会科学的研究范围已经发生很大变化,越来越注重以人为本的数据分析形式。会议探讨数据与人文社会科学的研究现状、发展趋势及面临的挑战,如何与当前的整个领域内的热点问题的发展相匹配等科学前沿问题。

会议由浙江大学计算机学院陈为教授主持。会上,浙江大学可视分析小组介绍了他们的工作,包括传感器网络数据分析、基于交通轨迹数据的交通状态评估、基于地图多源数据的贝叶斯网络分析、国家气象局全球尺度三维大气可视化平台、电子商务数据的异常交易检测和关联分析等。

研讨会特别邀请了数十名来自浙江大学计算机学院、经济学院、传媒学院、管理学院、数学学院,浙江工商大学经济学院、计算机学院,法国图卢兹大学,杭州七巧板公司的专家。近60余位师生参加此次研讨会,现场与专家们就相关数据与社会科学进行热烈的学术交流和讨论。 继续阅读 =>

从诺基亚变微软想到的一些事

本文是以2014年4月25日,诺基亚官方宣布手机业务正式被微软收购的事件为索引点,将近期所接触到相关的软件应用,到数据可视化,形成了一条思考链。

1. 手机领域历史性的一个事件:

在智能手机系统、手机软件高速发展的今天,诺基亚手机由于在手机系统上的缺陷,在手机市场的竞争中陷入落后的状态,在和微软合作的过程中,主要发生了以下的几个重要事件: 继续阅读 =>

ExPlates: 用户对数据的分析探索过程的可视化

题目:ExPlates: Spatializing Interactive Analysis to Scaffold Visual Exploration

作者: B.Preim, P.Rheingans, and H.Theisel

发表会议: EuroVis 2013

 

数据驱动的数据分析探索通常会让用户有很大的认知负担。用户需要有能力去理解探索过程中生成出来的视图,还要能记住之前的探索步骤得出来的结论并基于这些结论进行下一步探索。为了减轻用户在可视探索过程中的认知负担,这篇文章设计并实现了ExPlates。系统中提供的各种功能的部件帮助用户在探索过程中构建图形化的历史记录,保存记录了探索过程中的每一个分支。

 

下图是系统的主界面:

 

 

左边是一张svg画布,各种功能的部件会在这里创建。

右边是系统的menu,能载入数据,添加可视化模板,添加数据处理模板等。

 

本文用了两个case介绍了这个系统的使用流程。

第一个case用到了两个数据集,第一个是196个国家的人均预期寿命数据,第二个是120个国家的基尼系数数据。 继续阅读 =>

2014年浙江大学可视分析小组“数据与人文社会科学”学术沙龙

2014年5月7日下午3点,在浙江大学紫金港校区CAD&CG国家重点实验室402举行“数据与人文社会科学”学术沙龙。本沙龙由浙江大学紫金港校区CAD&CG国家重点实验室陈为教授发起,旨在探究如何用数据和计算的思维解决人文社会科学中的问题,并围绕城市公共管理和公共安全等感兴趣问题与数据展开讨论。沙龙议程:

 

15:00 – 16:00 浙江大学可视分析小组工作展示

空气污染传感器关联可视分析、基于杭州市出租车轨迹的交通状态可视化评估、基于杭州市地图多源数据的贝叶斯网络分析、国家气象局全球尺度三维大气可视化平台、基于Ebay交易数据的异常交易检测、基于用户行为数据的关联规则分析、多维商业智能数据的多类分析、社交网络子群分类等。

 

16:00 – 17:30 自由发言

各位参会嘉宾采用Powerpoint或口头形式发言,聚焦于提问题、提数据、提方法。

 

17:30 – 18:00 数据汇聚

围绕杭州市综合性(市政、户政、出租车GPS、房价、安全与国土信息)数据、移动基站地理位置数据、大型在线网络游戏日志数据、互联网金融数据等潜在数据资源讨论。

 

参会嘉宾 (以姓氏拼音排序)

陈为     浙江大学计算机学院,数据可视化、可视分析专家

何英华  法国图卢兹第一大学助理教授,数量经济学专家

顾文涛  浙江工商大学数量经济系系主任,美国统计学博士

孔丁科  浙江工商大学计算机学院,国土信息专家,杭州市国土信息管理系统技术负责人

李旭阳   杭州七巧板公司CTO,杭州市公安局公安和市政管理软件负责人

潘士远  浙江大学经济学院副院长,经济学专家

彭韧     浙江大学数字媒体系系副主任,美学和设计专家

谈之奕  浙江大学数学系教授,运筹学带头人

韦路     浙江大学传媒学院院长助理,传播学专家

张宏鑫  浙江大学计算机学院,云计算专家,阿里云公司三维渲染系统负责人

周伟华  浙江大学管理学院副院长,物流学专家

VAICo: 图像比较的可视分析

题目:VAICo: Visual Analysis for Image Comparison

作者:Johanna Schmidt, M. Eduard Groller, and Stefan Bruckner

发表会议:VAST2013

比较是数据分析的一个重要任务,可帮助用户快速理解数据中的差异性、异常等。比较可视化(Comparative Visualization)旨在通过可视化的手段帮助用户分析比较数据。作为可视化领域的一个重要分支,在过去几十年里,学者们提出了一系列方法和技术啊。概括地讲,常用的比较可视化设计原则可以分为三大类(如下图所示):Juxtaposition; Superposition; Explicit Encoding。

 

本文作者之一M. Eduard Groller,近年来一直致力于比较式可视化的研究,感兴趣的读者可查看其在PacificVis 2014会议上的Keynote[slides]。

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