智能可视化与可视分析

作     者：陶钧 张宇 陈晴 刘灿 陈思明 袁晓如 Tao Jun;Zhang Yu;Chen Qing;Liu Can;Chen Siming;Yuan Xiaoru

作者机构：中山大学计算机学院国家超级计算广州中心广州510006 牛津大学计算机系牛津OX13QD英国 同济大学设计创意学院上海200092 北京大学智能学院机器感知与智能教育部重点实验室北京100871 复旦大学大数据学院上海200433 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871 

基　　金：国家自然科学基金项目(62272012,661902446,62202105,62002267) 联想AI Master项目 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2023年第28卷第6期

页      码：1909-1926页

摘      要：可视化与可视分析已成为众多领域中结合人类智能与机器智能协同理解、分析数据的常见手段。人工智能可以通过对大数据的学习分析提高数据质量,捕捉关键信息,并选取最有效的视觉呈现方式,从而使用户更快、更准确、更全面地从可视化中理解数据。利用人工智能方法,交互式可视化系统也能更好地学习用户习惯及用户意图,推荐符合用户需求的可视化形式、交互操作和数据特征,从而降低用户探索的学习及时间成本,提高交互分析的效率。人工智能方法在可视化中的应用受到了极大关注,产生了大量学术成果。本文从最新工作出发,探讨人工智能在可视化流程的关键步骤中的作用。包括如何智能地表示和管理数据、如何辅助用户快速创建和定制可视化、如何通过人工智能扩展交互手段及提高交互效率、如何借助人工智能辅助数据的交互分析等。具体而言,本文详细梳理每个步骤中需要完成的任务及解决思路,介绍相应的人工智能方法(如深度网络结构),并以图表数据为例介绍智能可视化与可视分析的应用,最后讨论智能可视化方法的发展趋势,展望未来的研究方向及应用场景。

主 题 词：可视化 可视分析 机器学习 深度学习 前沿报告 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11834/jig.230034

馆 藏 号：203122349...