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CCF YOCSEF举办“数据可视分析”报告会

2013年4月19日下午,CCF YOCSEF在中科院计算所举办 “数据可视分析”学术报告会,邀请来自学术界和产业界的3位著名专家从数据可视分析的不同方面展开了深入讨论。本次学术报告会由CCF YOCSEF AC委员、微软亚洲研究院谢幸研究员和YOCSEF杭州主席、浙江工商大学姜波教授共同主持。CCF YOCSEF副主席卜佳俊、学术秘书胡春明、AC委员陈益强,分论坛成员李玲玲(郑州主席)、潘海为(哈尔滨候任主席)、郑祥锋(西安候任副主席),以及来自高校、研究单位、企业界和其他感兴趣人士约150余人参加了此次报告会。

随着大数据时代的来临,数据可视分析成为全球性的研究热点。美国,欧盟,和日本都启动了大规模的可视分析研究项目。随着数据采集和存储技术的迅猛发展,大量的数据有待于人们的研究。数据挖掘和统计是传统的数据分析方法。而可视分析在借重于数据挖掘技术的同时,考虑人的因素,充分利用人的智能,通过交互可视的方式开展对大规模复杂数据的分析,为很多问题的研究提供了新的思路。浙江大学计算机学院陈为博士、微软亚洲研究院主管研究员刘世霞博士和北京大学袁晓如博士作为特邀讲者,针对数据可视分析核心研究问题和算法、技术趋势和典型应用等方面进行了深入探讨。

陈为博士作了题为《数据的不确定性可视化》的报告。在该报告中,陈博士指出采用可视化方法理解和寻证不确定性数据是可视化的十大核心研究问题之一。他探讨了不确定性可视化的基本定义、类别、来源、基本的理论分析依据,并介绍了当前的发展动向和主要研究挑战等。陈博士还结合气象、医学影像等应用介绍了不确定性可视化的具体方法,包括不确定性的高维集合数据的可视化和交互式探索、集合时序数据的可视分析、参数的不确定性研究等。

刘世霞博士作了题为《从文本挖掘到文本可视分析》的报告。刘博士在报告中指出尽管文本挖掘技术在一定程度上帮助了用户理解复杂的文本信息。然而主题分析技术的结果通常非常复杂,一般用户难以理解并把它们应用到日常的分析和决策过程。另外,一个统一的文本挖掘模型也很难满足不同用户的信息需求。为了解决这一问题,刘博士介绍了多种结合文本分析和交互可视化技术的文本可视分析技术。

袁晓如博士作了题为《高性能可视化与可视分析》的报告。在这次报告中,袁博士指出大量的复杂数据对发展相应的分析工具提出了新的挑战和要求。可视化利用人类视觉认知的高通量特点,通过图形的形式表现信息的内在规律及其传递、表达的过程,是人们理解复杂现象、诠释复杂数据的重要手段和途径。袁博士介绍了国际上近年来根据数据的分布特性和可视化算法需求而发展的能够处理大量级的数据的新算法,并讨论了其在流场可视化、多维集合模拟等环境下的表现。

本次活动吸引了大量相关领域的听众,接近三个小时的报告会,台上演讲精彩生动,台下观众提问踊跃,表现出对数据可视分析领域的极大兴趣 。

资料下载:
刘世霞-从文本挖掘到文本可视分析(FLV)
刘世霞-从文本挖掘到文本可视分析(PDF)

讲者刘世霞(左)和参会者互动交流

参会嘉宾合影(左起郑祥锋、潘海为、卜佳俊、袁晓如、谢幸、陈为、曹静、姜波)

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