摘要：基于叙事结构抽象的可视分析方法是通过挖掘数据背后存在的叙事逻辑,提供富有洞察力和沟通力的方法.首先介绍叙事结构数据的来源,包括文本数据、图表图像数据、音视频数据、地理空间数据和多模态融合数据;然后讨论叙事结构抽象方法,包括连续性、单元式和离散化3种表示;再探讨叙事结构可视化设计,包括基于视觉通道与表达形式的设计,同时介绍叙事结构交互生成方法,包括基于设计空间和注释的手动生成、AI辅助交互生成和AI自动生成;最后讨论叙事结构可视分析的创作工具以及在文化传媒、医疗健康和体育娱乐等领域的应用,并对该领域现阶段工作的不足进行总结,指出多模态融合数据可视分析、跨平台与多设备的叙事结构展示以及加强情感在叙事结构可视分析中的作用等是未来工作的研究方向.

摘要：可视分析领域中有众多技术和工具能很好地帮助用户发现一些关于数据的灼见,然而随着数据日益庞大,需要解决的问题日益复杂,这些灼见对用户来说还远远不够.可视分析工具需要将这些灼见整合起来,支持用户进行复杂的认知活动,如问题解决、意义构建、分析推理等.文中主要是梳理了可视化领域中的认知理论和复杂认知活动的研究工作,并在此基础上,探讨了如何设计可视分析工具来更好地支持复杂认知活动.文中观点是在可视分析工具的设计中可以将复杂认知活动自顶向下逐步分解,打开复杂认知活动的黑盒,可视化表示也应该由复杂的认知活动来驱动.

摘要：针对经济学领域中采用实验经济学方法产生的大规模高维动态数据,在与实验经济学专家密切合作的基础上,提出模拟情境下真实努力任务实验数据可视分析方法.设计决策过程信息图以全面呈现实验过程中参与者的总体决策分布和个体行为特征;设计自适应决策分类图、财富时序变化特征图、总体决策桑基图等方法直观地呈现实验参与者的决策过程表现与财富结果的关联关系.集成上述可视化设计与数据挖掘算法模型,开发面向真实努力任务实验数据的可视分析系统,帮助领域专家探索式地发掘参与者决策行为特征以及财富变化关键因素,为专家探索和分析贫困产生及贫困循环恶化的内在机制提供依据.大量基于真实数据的案例分析和专家反馈信息进一步验证了该方法和系统工具的有效性和实用性.

摘要：知识图谱是一种以图谱形式描述客观世界中存在的各种实体、概念及其关系的技术,广泛应用于智能搜索、自动问答和决策支持等领域.可视分析技术可以将抽象的知识图谱映射为图形元素,帮助用户直观地感知和分析数据,从而提高知识图谱的构建和表达,也为知识图谱在各个领域的应用提供了有力支持.文中对知识图谱可视分析相关工作进行调研和整理,从知识图谱可视化表现形式、知识图谱构建过程中常用的可视分析方法以及面向应用领域的知识图谱可视分析技术3个方面进行综述;进一步,总结和讨论知识图谱可视分析面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行展望.

摘要：【目的】解决炸药设计过程中配方设计原则知识、组分关联知识及制备工艺知识难以便捷地获取和使用的问题。【应用背景】将炸药配方设计过程中存储分散、类型复杂的知识进行有效的组织,并为研究人员提供面向设计流程的可视分析方法,能够帮助研究人员对领域知识的理解、使用和提取,进一步提高配方设计效率。【方法】聚焦高聚物黏结炸药配方,利用自然语言处理技术对配方设计知识进行知识图谱构建。在此基础上,针对不同主题的知识图谱设计可视分析方法使炸药配方辅助设计知识得以快速使用。【结果】炸药配方设计知识图谱实现了单质、混合炸药的属性、性能、实验数据以及计算公式、分子结构、设计原则、工艺方法等结构化和非结构化知识的关联表示。基于高聚物黏结炸药配方设计数据进行实证分析,结果表明研究人员可在较短的时间内获取到所需的配方设计知识。【结论】所提方法为炸药配方设计中知识的便捷获取与使用提供了新的手段,为炸药配方设计的研究人员提供了直观、易用的辅助工具。

摘要：随着获取渠道的多样化以及采集过程的规范化,数据普遍具有多维、时空属性.由于不同的属性维度中数据的分布方式和表达意义各不相同,针对数据的多维时空属性开展综合的分析和全面的探索存在较大的困难.为此,提出一种多维时空数据协同可视化方法.首先设计属性关联视图展现空间对象的多维属性数据及其关系;然后利用MDS算法将原始多维属性数据按照时间顺序关系分别降解至一维空间构建时序平行坐标系,并且对各时间轴的投影坐标点进行布局优化和层次聚类操作,利用信息熵度量类别的稳定性对平行坐标系中点和线的颜色进行映射;最后设计圆状布局的层次链接图,展示感兴趣特征的层次结构关系.文中通过设计便捷的交互模式有效地关联各个视图的可视化设计,构建多维时空数据协同可视分析系统.GDP数据和空气质量监测数据的实例分析结果表明,文中方法能够综合考虑多维时序属性,帮助用户快速探索数据中隐含的特征模式;专家用户的反馈进一步验证了该方法的有效性和实用性.

摘要：医保欺诈造成严重经济损失,对医保制度的安全稳定造成巨大冲击.然而,现有工作难以支持对多类欺诈行为的联合分析和探索.基于多维时序相关的医保数据,提出面向医保反欺诈的联合可视分析方法.该方法支持医保数据的时空多角度过滤,以更快地定位欺诈;并通过不同类别、不同主体的欺诈之间的关联分析,挖掘出隐蔽的欺诈行为;与医保领域专家合作,设计并实现一个面向医保反欺诈的可视分析系统MedicareVis,通过真实医保数据上的实例研究与专家访谈,证明该方法在帮助检测欺诈行为关联上的有效性和实用性.

摘要：利用深度学习模型训练和运行维护过程产生的海量日志信息,进行模型的优化与故障排查,是当前人工智能运维的研究热点.针对现有工作缺少模型工作流分析的问题,提出面向模型服务的日志异常可视分析方法ModelLogVis.该方法采用日志异常检测方法定位模型工作流中的潜在故障,帮助用户聚焦主要的故障类型;支持用户从数据流、状态、实例性能和原始日志等多个角度对工作流中的事件进行交互式可视化与分析,快速、准确地排查问题.通过真实的模型服务数据的案例研究和专家访谈,证明ModelLogVis方法可高效地辅助用户快速挖掘日志中的异常信息.

摘要：在现代化城市中,出租车起止点数据是一类非常有用的交通大数据,其中蕴含着丰富的时空信息.为了挖掘潜在的出租车起止点时空模式,设计了一个出租车起止点数据可视分析系统.首先利用起止点分布的全局概览图从空间上确定需要进一步挖掘的区域;然后利用系统提供的套索或者矩形选择工具选择待分析区域,由所设计的环形像素图对该区域的起止点时空模式进行可视化编码;最后通过多可视化组件协同交互,从不同维度分析出租车起止点数据的潜在时空模式.将该系统用于杭州市出租车GPS真实数据,取得了良好的效果,既有助于交通管理部门按需调配车辆,也能帮助出租车司机获得更高收益.

摘要：在线判题系统(Online ***)提交日志,即用户通过在线评测系统提交程序代码产生的提交记录,包括用户、代码及提交状态等相关信息,反映了用户的在线编程行为.现有的OJ系统通常提供给用户题目列表信息以及用户的实时排名信息,但未对用户的在线编程行为从时序、题目类型、错误类型等维度给出相关可视化信息,从而造成用户不能及时评估自己编程的强项与弱项.为进一步帮助OJ用户及时评估自身编程能力及提高学习效率,基于用户在基本算法、数据结构、搜索、图论、动态规划、数学等解题能力的多维度量化分析,构建用户的编程能力雷达图,实现对用户的编程能力多维可视化;根据模型设计并实现了面向OJ提交日志的个体用户与群体用户编程行为的多维度可视化;最后通过对北京大学在线评测系统的提交日志进行实例分析,实现了个体用户多维度编程能力的实时评估及系统群体用户编程行为的可视分析,同时为编程题目的协同过滤与推荐提供支持.