基于机器学习的城市碳生产率可视分析系统

不断提高碳排放额度的使用效率即提高碳生产率，才能推动经济绿色发展。本文基于2013-2019年中国统计年鉴数据、机器学习与可视分析方法，开发了一套多视图联动的可视分析系统。首先使用LightGBM构建碳生产率回归预测模型；然后根据数据集的多维属性设计时空可视分析方法，增强数据的时空表达；最后通过前端技术实现数据管理与权限管理提升数据安全性，帮助决策者发现各省市碳生产率的内联关系，为经济的绿色发展赋能。     

基于Movielens电影数据的可视分析

目前,随着电影数据逐渐被人们获取,关于电影数据的研究可以给人们带来很多启发。分析电影流派的演变规律,可以为导演提供电影题材建议;分析经济和电影之间的关系,可以找到电影演变的原因;研究高评分电影在时间上的规律,可以指导导演选择电影的上映时间。但是,由于电影包含电影名称、所属流派、评分等多重属性,一般的研究方法不足以发现并直观地呈现电影数据隐含的规律。用可视化与可视分析的方法分析电影数据,设计了一系列相互关联的可视化视图,从多个时间尺度角度分析电影流派的时间演变,通过增长率曲线图研究电影数量和经济的相关关系,并设计饼图集来发现高评分电影在时间、流派上的规律。     

空气质量细粒度数据内联关系可视分析系统

随着数据观测和数字计算技术的快速发展,空气质量数据粒度越来越细致,为研究空气质量的细粒度数据内联关系可视化、辅助理解空气污染物的转化规律提供了数据基础.针对蕴含丰富内联特征的大气质量细粒度数据开发了一个内联关系可视分析系统.首先,基于大气质量数据多维属性设计时空数据维度模型增强数据的时空表达,并提出一种基于深度学习的特...     

一种环境质量数据可视化与可视分析系统

随着全球环境气候的日益严峻,迫切需要通过环境信息化手段来为政府相关部门在保护环境、规划社会发展等方面提供决策支持,环境质量数据可视化与可视分析技术在环境信息化过程中起着举足轻重的作用。本文主要从可视化和可视分析的角度介绍所设计和实现的系统的体系结构和功能,并对系统的关键技术进行重点讨论。实例结果表明,该系统在多源环境质量数据的可视化建模、组织方式和数据的二三维可视化展现以及数据的动态调度、三维场景的实时渲染等方面都有独特的解决方案,系统可以全方位地展现环境质量数据中的信息,实现对综合多源环境质量数据进行分析。     

基于主题的文本可视分析研究

文本可视分析是一个跨学科的领域,涉及文本数据挖掘、计算机图形图像以及人机交互等各方面的知识和技术,可以帮助用户以可视分析的手段交互地分析海量的文本数据内容,提供及时的反馈,发现异常和规则,提取知识以及获取洞察.已被应用在国土安全、商业智能分析以及金融分析等很多不同的领域,受到国内外学术界、工业界以及政府部门越来越多的重视.文中首先简要地介绍了文本可视分析的一般流程;然后系统地介绍了典型的文本分析和可视化技术,并着重讨论这2类研究的最新技术以及发展;最后对全文进行了总结并展望了文本可视分析面临的四大研究挑战:海量数据规模、复杂数据的不确定性、数据融合以及人机交互.     

搜索趋势数据可视分析系统

为了帮助用户理解和分析搜索引擎产生的搜索数据,提出一个搜索趋势数据可视分析系统,包括数据收集与预处理、流图计算与绘制、流线生成与文字摆放以及交互式分析.以流图与文本相结合的方式呈现搜索数据,展示数据中蕴含的搜索趋势和热点;创新性地提出了流线指导下的文本布局算法,使文字能更好地贴合流图形状;此外,还提供了一系列交互,帮助...     

ASExplorer：基于联合熵的多维相关性可视分析系统

数据维度相关性分析一直是数据分析领域的研究重点。传统的可视化方法可通过图形描述直观判断几个数据维度存在何种相关关系,但是难以解决维数灾难问题。一些数据挖掘方法虽然可行,但是难以把过程具象化,并且在一些应用场景下仍然需要可视化方法提供参数指导。提出了ASExplorer：一个探索高维数据维度相关性为目的的可视分析系统。该系统首先基于联合熵的维度重要性评价算法,帮助用户选择分析路径和过滤数据,然后基于以采样尺度为中心的交互探索方法,令用户可以同时探索多个数据维度在采样尺度变化时的关联关系。该系统适用于缺乏先验知识的数据集的早期分析过程,案例分析和用户研究验证了该系统的有效性。     

基于可视分析的训练数据质量提升综述

在机器学习应用中,由于数据来源渠道多以及部分标注者水平不足,训练数据质量很难得到保证.通过深度结合机器学习和可视化技术,可视分析技术将人融入数据质量分析与提升回路中,帮助提升训练数据质量,从而提高模型性能.文中首先总结了训练数据质量问题的三大类型:标注错,覆盖窄,标注缺;然后基于这些问题类型,介绍分析了相关的可视分析工作,包括标注错误修正方法,数据集偏离纠正方法和无标注数据质量提升方法;最后深入分析了基于可视分析的训练数据质量提升面临的机遇与挑战,包括在复杂任务、大语言模型、多模态数据、流数据等场景下的数据质量提升.     

探索会展环境时空数据的可视分析系统

会展环境下的时空数据是复杂的，具有高度离散、不连续、记录不完整等特点。而大多情况下，时空数据本身不仅包含了时间、经度、纬度三维，还隐含速度、加速度、方向等附加属性，使得对这类数据的分析具有挑战。因此，提出一个交互式可视分析系统——会展时空数据可视分析系统（VASTED）。结合多种交互，面向整体与细节，关联分析参会人员的类型和移动规律以及可能的异常事件。该系统利用并进一步改进了三维地图和甘特图，有效地表示数据的多种属性。采用ChinaVis2019挑战1的数据集进行的案例研究，证明了该系统的可行性。     

智能数据可视分析技术综述

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.     

一种面向关系型数据的可视质量分析方法

由于信息系统所提供数据的质量不高(如数据残缺、数据不一致、数据重复等)导致管理者决策过程中经常面临“数据丰富,信息匮乏”的困惑是目前企业普遍存在的现象.为了切实提高信息系统所提供数据的可用性,研究了影响关系数据库数据质量的主要因素,提出了面向多数据源的统一元数据模型和数据库数据质量评估模型,构建了用于数据质量评估的交互式可视形态集.建立了一个面向关系数据库的数据质量可视分析系统,并结合具体企业应用实例进行验证.结果表明,该系统能够有效分析数据质量,提高企业分析决策的可靠性和准确性.     

流行病数据可视分析综述

流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理解流行病数据在时间、空间以及时空维度中潜在的流行病特征和传播规律等;(2)流行病数据中涉及非结构...     

EmotionMap: Visual Analysis of Video Emotional Content on a Map

Journal of Computer Science and Technology - Emotion plays a crucial role in gratifying users’ needs during their experience of movies and TV series, and may be underutilized as a framework...     

Discrete Time Transfer Matrix Method for Multibody System Dynamics

A new method for multibody system dynamics is proposed in this paper. This method, named as discrete time transfer matrix method of multibody system (MS-DT-TMM), combines and expands the advantages of the transfer matrix method (TMM), transfer matrix method of vibration of multibody system (MS-TMM), discrete time transfer matrix method (DT-TMM) and the numerical integration procedure. It does not need the global dynamics equations for the study of multibody system dynamics. It has the modeling flexibility and a small size of matrices, and can be applied to a wide range of problems including multi-rigid-body system dynamics and multi-flexible-body system dynamics. This method is simple, straightforward, practical, and provides a powerful tool for the study of multibody system dynamics. Formulations of the method as well as some numerical examples of multi-rigid-body system dynamics and multi-flexible-body system dynamics to validate the method are given.     

基于扩展Bcp指数的领域主题发展态势可视分析

通过对已发表论文的分析, 掌握研究领域的发展状况, 对研究人员具有重要意义. 面向此类需求, 提出一种基于扩展B_cp指数的领域主题发展态势可视分析方法. 首先, 从论文的标题、摘要以及作者提供的关键字中自动提取包含词组类型的关键词集合. 提取这些关键词之间的共现关系. 根据这些关键词使用LDA算法进行提取主题. 然后, 提出一种扩展B_cp指数来度量关键词的发展状态, 并据此对关键词和论文进行分类, 以确定发展状态类型. 基于此方法, 设计并实现了一个由需求驱动的领域主题发展态势可视分析工具VISExplorer. 该系统可以展现领域主题分布和发展趋势、可以按主题推荐高质量文章、可以浏览不同主题中的高产出作者和高引用作者. 最后, 以可视化领域为例, 根据1990年至2018年在可视化领域顶级会议IEEE VIS上发表的论文, 对VISExplorer进行了实际案例应用, 并通过用户反馈证明了方法的实用性和有效性.     

面向微博主题的可视分析研究

随着微博的发展,其影响力日益增大,对微博主题内容进行分析具有重要的价值.主题模型技术能够从文本数据中提取主题,但是,由于微博文本短、随意性大、信息量小等特点,微博主题的分析具有一定的难度.提出了一个微博主题可视分析系统,利用多种互相关联的视图与丰富的交互手段,支持用户对主题模型结果进行分析与探索.系统结合了微博数据的特点,引入微博用户与时间因素,支持分析者从多角度对微博主题进行全面分析.系统支持用户在主题可视分析的基础上,通过交互操作对主题进行编辑,从而改进主题模型,提高模型的准确性和可靠性.案例分析结果表明,提出的系统可以有效地帮助用户分析微博主题和修正主题.     

基于概率转移矩阵的电路可靠性并行计算方法

随着电路集成度的提高,软差错已经成为影响可靠性的关键因素.概率转移矩阵是一种用于估计软差错对电路影响的有效方法,它通过对门级电路建立概率模型来计算电路的可靠性.本文基于概率转移矩阵研究计算电路可靠性的并行方法,提出了一种电路分割算法,在对电路进行划分后,并行地计算各个模块的概率转移矩阵,再合成对应于整个电路的概率转移矩阵.其中,引入了代数决策图压缩矩阵存储空间.初步的实验结果表明,该并行算法可以有效地减少21.46%的平均时间开销.     

基于多维时序日志的异常行为可视分析

当前许多企业面临着来自内部的信息安全问题,由于核心信息的窃取而造成无法估量的损失。企业内部的监控日志数据记录了员工的操作行为与访问记录,通过对内部监控日志进行有效的分析以及时发现员工的异常行为具有重要的意义。然而现有的关于日志分析的方法不能很好地结合多种用户行为日志进行有效分析,并及时发现异常行为提前进行预警。针对这一问题,基于日志的多维性和时序性,提出了一种新颖的可视化系统MLVis。通过设计多个可视化视图,实现一个交互式的可视分析系统,可以帮助决策者发现异常行为,定位异常员工,并分析异常行为之间的联系。采用ChinaVis2018挑战赛I的数据集进行实验和案例分析,验证了该系统的可行性和有效性。