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RSS订阅原创 mTSeer: Interactive Visual Exploration of Models on Multivariate Time-series Forecast
mTSeer: Interactive Visual Exploration of Models on Multivariate Time-series ForecastAbstractIntroductionAbstract时间序列预测通过多变量时间序列输入为工业和机构决策提供重要信息。虽然已经开发了各种模型来促进预测过程，但是它们做出不一致的预测。因此，选择合适的模型至关重要。基于误差度量的现有选择方法不能揭示对模型性能的深入洞察，例如显著特征的识别和时间因素的影响(例如，周期)。本文介绍了一个用于
2021-05-05 21:44:14
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原创 Explainable ML
Explainable MLLocal ExplanationWhy do you think this image is a cat?判断录取、假释、金融相关的需要提供理由模型诊断：到底学到了什么，不能只看正确率Interpretable v.s. PowerfulKaggle 大杀器：XGBoostObject x -> Components: {x1, x2, …, xN}Image: pixel, segment, etc.Text: a wordIdea: Removin
2021-04-12 21:40:19
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原创 CAVE: A Visual Analytics System for Exploratory Columnar Data Augmentation Using Knowledge Graphs
论文传送门大多数可视分析系统假设所有的数据搜寻都发生在分析过程之前；一旦分析开始，考虑的数据属性集就固定了。数据构建与分析的这种分离排除了迭代，这种迭代可以根据分析过程中现场出现的需求进行搜寻。搜寻循环与数据分析任务的分离会限制分析的速度和范围。在本文中，我们介绍了CAVA，一个将数据管理和数据增强与传统的数据探索和分析任务相结合的系统，使信息能够在分析过程中就地采集。确定要添加到数据集中的属性很困难，因为它需要人工知识来确定哪些可用属性将有助于后续的分析任务。CAVA抓取知识图，为用户提供从外部数据中提
2020-11-16 06:58:21
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原创 Integrating Prior Knowledge in Mixed Initiative Social Network Clustering
论文传送门我们提出了一种新的范式——称为PK聚类——来帮助社会科学家在社会网络中创建有意义的聚类。存在许多聚类算法，但大多数社会科学家发现它们难以理解，并且工具没有提供任何指导来选择算法，或者考虑到科学家的先验知识来评估结果。我们的工作引入了一个新的集群范例和一个可视化分析用户界面来解决这个问题。它基于以下过程:1)将科学家的先验知识捕获为一组不完整的聚类，2)运行多个聚类算法(类似于聚类集成方法)，3)通过每个算法与先验知识的匹配程度来可视化所有排序和总结的算法的结果，5)评估用户选择的算法之间的一致性
2020-11-16 06:47:53
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原创 LEGION: Visually compare modeling techniques for regression
论文传送门人们为医疗保健、金融、公共政策等不同领域的各种用例构建机器学习模型。这样做的目的是通过采用各种策略来提高模型的性能，例如改变输入数据(数据扩充)、调整模型超参数、执行包括特征提取、特征扩充或特征变换的特征工程。然而，用户如何知道这些模型构建策略中的哪一个用于他们的问题？遵循这些方法中的任何一种或所有方法都可以构建一个庞大的模型集，用户可以从中选择适合其数据分析任务的模型。模型选择的这个问题并不简单，因为在现实世界的用例中，许多表现最好的模型(与特定的度量相关)可能看起来是为用户的目标服务的，但是
2020-11-16 06:41:39
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原创 Responsive Matrix Cells: A Focus-Context Approach for Exploring and Editing Multivariate Graphs
论文传送门矩阵可视化是一种有用的工具，可以提供图形结构的一般概述。对于多变量图，剩下的挑战是处理与节点和边相关的属性。为了应对这一挑战，我们提出了响应矩阵单元，作为在矩阵中嵌入额外交互视图的焦点+上下文方法。响应矩阵单元是感兴趣的局部可缩放区域，为多元图提供辅助数据探索和编辑工具。它们通过根据单元格位置、可用显示空间和用户任务调整其可视内容来做出响应。响应矩阵单元使用户能够显示图形的细节，比较节点和边属性，并直接在矩阵中编辑数据值，而无需借助外部视图或工具。我们报告了响应矩阵单元的一般设计考虑，涵盖了支持
2020-11-16 06:30:17
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原创 SafetyLens: Visual Data Analysis of Functional Safety of Vehicles
论文传送门现代汽车已经从单纯的机械发展到拥有完善的电子系统来增强车辆动力和驾驶员体验。然而，如果设计不当，这些复杂的硬件和软件系统可能会出现故障，危及车辆、乘员和周围环境的安全。例如，一个启动刹车以避免碰撞的系统在正常运行时可以挽救生命，但如果刹车的使用方式与设计不一致，可能会导致悲惨的结果。广义而言，为将此类风险降至最低而进行的分析属于一个名为功能安全的系统工程领域。在这篇文章中，我们提出了安全模式，一个可视化的数据分析工具，以帮助工程师和分析师分析汽车功能安全数据集。SafetyLens结合了网络探索
2020-11-16 06:21:30
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原创 STULL: Unbiased Online Sampling for Visual Exploration of Large Spatiotemporal Data
论文传送门作者Guizhen Wang, Jingjing Guo, Mingjie Tang, Jose Florencio de Queiroz Neto, Calvin Yau, Anas Daghistani, Morteza Karimzadeh, Walid G. Aref, David S. Ebertk普渡大学Guizhen WangJingjing GuoCalvin YauWalid G. Aref中国科学院Mingjie Tang巴西塞阿拉联邦大学Jos
2020-11-07 16:49:15
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原创 MineTime Insight: Visualizing Meeting Habits to Promote Informed Scheduling Decisions
论文传送门作者Marco Ancona, Marilou Beyeler, Markus Gross, Tobias Gunther苏黎世联邦理工学院Marco AnconaMarilou BeyelerMarkus GrossTobias Gunther
2020-11-07 16:41:58
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原创 Githru: Visual Analytics for Understanding Software Development History Through Git Metadata Analysi
论文传送门作者Youngtaek Kim, Jaeyoung Kim, Hyeon Jeon, Young-Ho Kim, Hyunjoo Song, Bohyoung Kim, and Jinwook Seo首尔大学Youngtaek Kim (三星电子)Jaeyoung KimJinwook Seo浦项科技大学Hyeon Jeon马里兰大学Young-Ho Kim崇实大学Hyunjoo Song韩国外国语大学Bohyoung Kim...
2020-11-07 16:37:08
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原创 Explainable Matrix - Visualization for Global and Local Interpretability of Random Forest Classifica
论文传送门作者Mario Popolin Neto and Fernando V. Paulovich, ´ Member, IEEE圣保罗大学Mario Popolin Neto达尔豪斯大学Fernando V. Paulovich
2020-11-07 16:32:02
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原创 A Visual Analytics Approach for Ecosystem Dynamics based on Empirical Dynamic Modeling
论文传送门作者Hiroaki Natsukawa, Ethan R. Deyle, Gerald M. Pao, Koji Koyamada, and George Sugihara京都大学Hiroaki NatsukawaKoji Koyamada波士顿大学Ethan R. Deyle索尔克生物研究所Gerald M. Pao加州大学圣地亚哥分校-斯克利普斯海洋研究所George Sugihara...
2020-11-07 16:24:03
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原创 TopoMap: A 0-dimensional Homology Preserving Projection of High-Dimensional Data
论文传送门多维投影是高维数据分析和可视化的基本工具。除了极少数例外，投影技术被设计成将数据从高维空间映射到视觉空间，以便保留一些相异(相似)度量，例如欧几里德距离。事实上，尽管采用了不同的数学公式来支持数据的不同方面，但大多数多维投影方法都努力保留包含几何属性(如数据对象之间的距离或邻近关系)的相异度度量。然而，几何关系并不是投影中唯一有趣的属性。例如，如果映射过程对拓扑不变量(如连接的组件和循环)提供一些保证，则可以更可靠地执行对特定结构(如聚类和异常值)的分析。本文介绍了一种新的投影技术——TopoM
2020-11-01 23:55:39
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原创 StackGenVis: Alignment of Data, Algorithms, and Models for Stacking Ensemble Learning Using Performa
论文传送门在机器学习(ML)中，ensemble方法，如bagging、boosting和stacking，是广泛建立的方法，通常可以实现顶级的预测性能。stack(也称为“stack generalization”)是一种集成方法，它组合了至少在一层中排列的异构基础模型，然后使用另一个元模型来总结这些模型的预测。虽然这可能是一种提高最大似然估计预测性能的高效方法，但是从头生成一堆模型可能是一个繁琐的试错过程。这一挑战源于可用解决方案的巨大空间，具有可用于训练的不同数据实例和特征集、可供选择的若干算法，以
2020-11-01 23:36:28
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原创 QualDash: Adaptable Generation of Visualisation Dashboards for Healthcare Quality Improvement
论文传送门使仪表板设计适应不同的使用环境是可视化研究中的一个未决问题。仪表板设计师通常寻求在仪表板适应性和易用性之间取得平衡，而在医院中，挑战来自不同组织级别的关键指标、数据模型和用户的巨大差异。在这项设计研究中，我们提出了QualDash，一个仪表板生成引擎，允许动态配置和部署可视化仪表板，以提高医疗质量(QI)。我们根据对医疗保健专业人员的采访、联合设计研讨会和一系列与一线分析师的一对一会议，进行了严格的任务分析。从这些活动中，我们将指标卡比喻定义为医疗保健合格中介机构中的视觉分析单位，将这一概念用作
2020-11-01 23:17:47
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原创 Facilitating Exploration with Interaction Snapshots under High Latency
论文传送门不幸的是，在处理大型数据集时，延迟是一个现实。保证交互性的不易察觉的延迟通常是极其昂贵的:应用程序开发人员可能被迫迁移数据处理引擎或处理样本上的复杂错误界限，并将应用程序限制在具有高网络带宽的用户中。我们不依赖后端，而是提出一个简单的UX设计——交互快照。来自交互的请求响应被异步加载到“快照”中。通过交互快照，用户可以在加载快照的同时进行交互。我们的用户研究参与者发现，不必等待每个结果并轻松导航到之前的快照非常有用。对于最长5秒的潜伏期，参与者能够在几乎没有负面影响的情况下完成极值、阈值和趋势识
2020-11-01 22:48:02
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原创 dg2pix: Pixel-Based Visual Analysis of Dynamic Graphs
论文传送门代码由于潜在的大规模和高维数据，呈现长序列的动态图形仍然具有挑战性。我们提出了dg2pix，一种新的基于像素的可视化技术，来可视化地探索长序列大规模图形的时间和结构特性。该方法包括三个主要步骤:(1)时间维度的多尺度建模；(2)无监督图嵌入，以学习动态图数据的低维表示；以及(3)基于像素的交互式可视化，以在不同的时间聚集尺度上同时探索演变的数据。dg2pix提供了一个动态图形的可伸缩的概览，支持对高维图形数据的长序列的探索，并且能够识别和比较相似的时间状态。我们展示了该技术对合成数据集和真实数
2020-11-01 22:29:38
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原创 Reading on Smart Glasses: The Effect of Text Position, Presentation Type and Walking
CHI 2018 PaperAuthors 作者斯图加特大学Rufat RzayevPawełW.Wo´zniakNiels Henze大阪府立大学Tilman DinglerAbstract 摘要智能眼镜越来越多地用于专业场合。有了短消息和新闻阅读器等关键应用程序，他们可以连续访问文本信息。特别地，智能眼镜允许在进行其他活动时阅读，因为它们不会遮挡用户的世界视野。为了高效阅读，有必要理解文本应该如何呈现在他们身上。因此，我们对 24 名参与者进行了一项研究，使用微软 HoloLe
2020-10-30 21:08:00
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原创 A Visual Analytics Framework for Reviewing Multivariate Time-Series Data with Dimensionality Reducti
论文传送门
2020-10-25 12:56:04
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原创 ConceptExplorer: Visual Analysis of Concept Drifts in Multi-source Time-series Data
论文传送门
2020-10-25 12:53:59
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原创 QLens: Visual Analytics of Multi-step Problem-solving Behaviors for Improving Question Design
论文传送门
2020-10-25 12:49:39
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原创 Evaluation of Sampling Methods for Scatterplots
论文传送门作者清华大学Jun YuanShouxing XiangShixia Liu中南大学Jiazhi Xia西交利物浦大学Lingyun Yu摘要给定一个有数万甚至更多点的散点图，一个自然的问题是，应该使用哪种采样方法来创建一个小而“好”的散点图，以实现更好的抽象。我们提出了一个用户研究的结果，调查了不同的抽样策略对多类散点图的影响。本研究的主要目的是了解采样方法在保持密度、离群值和散点图的整体形状方面的能力。为此，我们全面回顾了文献，选择了7种典型的抽样策略和8种有
2020-10-18 23:08:57
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原创 Visual Reasoning Strategies for Effect Size Judgments and Decisions
论文传送门作者华盛顿大学Alex KaleMatthew Kay美国西北大学Jessica Hullman
2020-10-18 19:48:55
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原创 Visual Causality Analysis of Event Sequence Data
论文传送门作者同济大学Zhuochen JinShunan GuoNan ChenNan Cao斯图加特大学Daniel Weiskopf北卡罗来纳大学教堂山分校David Gotz
2020-10-18 19:46:33
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原创 Preserving Minority Structures in Graph Sampling
论文传送门作者中南大学Ying ZhaoHaojin JiangQi’an ChenYaqi QinHuixuan XieYitao WuJiazhi XiaFangfang Zhou清华大学Shixia Liu浙江财经大学Zhiguang Zhou
2020-10-18 19:43:48
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原创 OoDAnalyzer: Interactive Analysis of Out-of-Distribution Samples
论文传送门作者清华大学Changjian ChenJun YuanHang SuShixia Liu彭博有限合伙企业Yafeng Lu微软亚洲研究院Yang Liu南京医科大学第一附属医院Songtao Yuan
2020-10-18 19:41:00
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原创 Co-Bridges: Pair-wise Visual Connection and Comparison for Multi-item Data Streams
论文传送门作者复旦大学Siming Chen德国弗朗霍夫智能分析与信息系统研究所Natalia AndrienkoGennady Andrienko天津大学Jie Li北京大学Xiaoru Yuan
2020-10-18 19:36:26
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原创 What inspires designers? Preferences on inspirational approaches during idea generation
论文传送门作者代尔夫特理工大学工业设计工程学院Milene GoncalvesCarlos CardosoPetra Badke-Schaub摘要在设计过程初始阶段，寻找给予灵感的刺激是的一个重要步骤。然而，在这样一个阶段，缺乏关于设计者搜索内容的信息。学生和专业设计师使用什么作为灵感来源或想法产生方法之间没有区别。我们展示了一份问卷调查的结果，该调查涉及 103 名学生和 52 名专业设计师，调查内容是他们对灵感方法的偏好。当学生和专业设计师在一定程度上可以利用广泛可用资源时，他们似乎过
2020-10-17 17:12:46
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原创 Adolescent Suicidal Risk Assessment in Clinician-Patient Interaction
论文传送门作者南加州大学创新技术研究所Verena VenekStefan SchererAlbert Rizzo卡耐基梅隆大学语言技术研究所Louis-Philippe Morency辛辛那提儿童医院John Pestian摘要青少年自杀是一个重大的公共卫生问题。它是美国13到18岁儿童死亡的第三大原因。许多面临自杀想法或制定自杀计划的青少年从未寻求专业护理或帮助。在这项工作中，我们评估语言和非语言对五项普遍问卷的反应，以确定和评估青少年的自杀风险。我们利用机器学习的方法
2020-10-14 16:03:40
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原创 Uncertainty-aware visual analytics for exploring human behaviors from heterogeneous spatial temporal
论文传送门
2020-10-11 23:23:28
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原创 HypoML: Visual Analysis for Hypothesis-based Evaluation of Machine Learning Models
论文传送门
2020-10-11 23:20:57
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原创 Automatic Annotation Synchronizing with Textual Description for Visualization
论文传送门
2020-10-11 23:18:55
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原创 TaxThemis: Interactive Mining and Exploration of Suspicious Tax Evasion Groups
论文传送门
2020-10-11 23:17:07
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原创 Semantic Embedding for Medical Providers and Fraud Detection
论文传送门作者佛罗里达大西洋大学Justin M. JohnsonTaghi M. Khoshgoftaar摘要一个医疗提供者的专业是一个重要的预测指标，可以用机器学习算法检测出欺诈提供者。然而，当特殊变量编码使用 one-hot 表示，模型接受稀疏和信息量不大的特征向量。我们探讨了三种技术，用于使用密集的语义嵌入表示医疗提供者类型，从而捕获专业相似性。前两种方法(GloVe和Med-Word2Vec)使用预先训练好的单词嵌入来将提供者的专业描述转换为短语嵌入。接下来，我们提出了一种从每个专
2020-09-28 09:09:51
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原创 Medicare Fraud Detection using Machine Learning
论文传送门作者佛罗里达大西洋大学Richard A. BauderTaghi M. Khoshgoftaar摘要医疗保健是人们生活中不可或缺的组成部分，尤其是对年龄不断增长的老年人来说，而且必须让人们负担得起。医疗保险就是这样一个医疗保健项目。索赔欺诈是医疗成本增加的主要原因，但其影响可以通过欺诈检测来减轻。在本文中，我们比较了几种机器学习方法来检测医疗保险欺诈。我们使用四种性能指标和通过过采样和 80-20 欠采样方法减少类别不平衡，对有监督、无监督和混合机器学习方法进行了比较研究。我们将
2020-09-28 08:11:31
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原创 Stamper: An Artboard-Oriented Creative Coding Environment
Cameron Burgess, Dan Lockton, Maayan Albert, and Daniel Cardoso Llach. 2020. Stamper: An Artboard-Oriented Creative Coding Environment. In Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '20). Association for Com
2020-09-25 05:14:19
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原创 Extracting Design Guidelines for Wearables and Movement in Tabletop RolePlaying Games via RtD
Oğuz Turan Buruk and Oğuzhan Özcan. 2018. Extracting Design Guidelines for Wearables and Movement in Tabletop Role-Playing Games via a Research Through Design Process. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '18
2020-09-25 04:26:56
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