北京大学可视化与可视分析研究组三篇长文论文被IEEE VIS 2019 接收

IEEE VIS 是由电气电子工程师学会(IEEE)计算机协会可视化和图形学技术委员会(VGTC)主办的可视化领域的顶级会议。IEEE VIS 包括科学可视化(Scientific Visualization)、信息可视化和(Information Visualization)可视分析(Visual Analytics Science and Technology)三个子会议。IEEE VIS 会议的正式录用结果于7月9日正式发布。北京大学可视化与可视分析研究组在袁晓如研究员指导下三篇全文论文被 IEEE VIS 2019 接收,均同时被领域顶级期刊 IEEE TVCG 收录。

面临大数据分析的挑战,实现高效的时空数据交互可视化探索极为重要和具有高度挑战性,其基础核心问题就是有针对性的数据管理方法。题为“SmartCube: An Adaptive Data Management Architecture for the Real-Time Visualization of Spatiotemporal Datasets” 被信息可视化分会 (IEEE Information Visualization, InfoVis) 接收。该工作针对大规模时空数据实时可视化,提出自适应的数据结构解决方式。在各类时空数据的任务中,与其它前沿方法比较达到匹配的交互延迟,并且内存占用远小于其它现有方法。该工作的主要学生作者包括一年级博士生刘灿,四年级本科生吴聪和二年级本科生邵汉宁。

图1 SmartCube 的组织结构

北京大学在地图隐喻方面近年来开展了系列的工作,今年 “R-Map: A Map Metaphor for Visualizing Information Reposting Process in Social Media” 被可视分析分会 (IEEE Visual Analytics Science and Technology, VAST) 接收。 该工作提出了R-Map (转发地图),用来支持探索社交媒体上一条原始信息的转发过程。这是一个新颖的基于隐喻地图的可视化方法,在这个地图中,湖泊代表关键人物,城市代表参与转发的用户,相似语义的转发城市构成地区,相同转发源头的城市构成国家,不同的转发行为通过河流、桥梁、航线表示。通过这样一个结构化且包含语义的投影空间,用户可以探索不同的转发行为,分析原始信息的传播过程以及语义变化。实验室三年级博士生陈帅,四年级本科生李思航参与了工作。前实验室成员陈思明博士也参与了合作。

图2 由一条微博转发数据构建的R-Map转发地图

“BarcodeTree: Scalable Comparison of Multiple Trees” 被信息可视化分会(IEEE Information Visualization, InfoVis)接收。该工作提出了条形码树(BarcodeTree)的可视化形式,支持比较百量级的层次结构数据的拓扑结构以及节点属性值。条形码树将层次结构数据通过深度优先遍历的方法将层次结构数据在一行中进行显示,从而压缩层次结构可视化形式在纵向占据的空间。将多个层次结构数据纵向并置并且横向对齐,从而辅助用户寻找多个层次结构数据中的对应节点比较层次结构数据的拓扑结构。条形码树将节点属性值映射到节点的颜色以及高度中从而支持比较对应节点的属性值。我们设计了用户实验验证了条形码树在多树比较方面的有效性,并且通过比较图书馆借书记录的应用场景进一步验证了条形码树能够支持百量级的层次结构数据的比较。该工作的主要学生作者是三年级博士生李国政,也是北京大学可视化实验室与悉尼科技大学,加拿大高等工程技术学院等国内外单位合作的成果。

图3 条形码树(BarcodeTree)的视觉映射

北京大学可视化与可视分析实验室自2008年1月组建以来,多年持续在可视化顶级会议IEEE VIS上发表高水平工作,至今已经发表逾20篇相关论文。

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