GAMES Webinar 2017-24期(Visualization 2017论文报告)| 郭姝男(华东师范大学),陈远哲(香港科技大学计算机系)

【GAMES Webinar 2017-24期(Visualization 2017论文报告)】

报告嘉宾1: 郭姝男,华东师范大学

报告时间:2017年11月30日(星期四)晚20:00 – 20:45(北京时间)

主持人:汪云海,山东大学(个人主页:http://www.yunhaiwang.org/

报告题目:EventThread: Visual Summarization and Stage Analysis of Event Sequence Data

报告摘要:

事件序列数据是在一段时间内,按照一定次序发生的一系列事件,例如病人的电子医疗数据,研究人员的学术经历,汽车的保养记录等等。分析这种类型的数据可以帮助提取多个序列中共有的重要规律,比如在治疗某种疾病的过程中病人经常使用的用药方案,某一类教授发表学术论文的习惯,以及如何进行汽车保养才能维持良好的车况。然而分析大量的事件序列,尤其是当事件类型很多的时候,是非常具有挑战性的。已有的方法主要通过统计分析的方法来提取序列中共同的事件,从而找到事件发展的特有模式。然而这种方法不能够有效的整合类似但不完全相同的事件序列。我们在这篇论文中提出EventThread这个可视化系统,通过利用张量分析的方法来将事件序列聚类,并且根据聚类结果的相似程度将事件演化过程中每个阶段的聚类结构进行可视化。最后我们通过应用三个不同领域的真实数据集和一个专家采访来验证系统的可用性。

讲者简介:

郭姝男,华东师范大学在读博士,2016年本科毕业于华东师范大学。长期访问于同济大学智能大数据可视化实验室(iDVx Lab:https://idvxlab.github.io/),在曹楠教授的指导下研究事件序列数据,电子医疗数据的可视分析。

 

报告嘉宾2:陈远哲,香港科技大学计算机系

报告时间:2017年11月30日(星期四)晚20:45 – 21:30(北京时间)

主持人:汪云海,山东大学(个人主页:http://www.yunhaiwang.org/

报告题目:Sequence Synopsis: Optimize Visual Summary of Temporal Event Data

报告摘要:

Event sequences analysis plays an important role in many application domains such as customer behavior analysis, electronic health record analysis and vehicle fault diagnosis. Real-world event sequence data is often noisy and complex with high event cardinality, making it a challenging task to construct concise yet comprehensive overviews for such data. In this paper, we propose a novel visualization technique based on the minimum description length (MDL) principle to construct a coarse-level overview of event sequence data while balancing the information loss in it. The method addresses a fundamental trade-off in visualization design: reducing visual clutter vs. increasing the information content in a visualization. The method enables simultaneous sequence clustering and pattern extraction and is highly tolerant to noises such as missing or additional events in the data. Based on this approach we propose a visual analytics framework with multiple levels-of-detail to facilitate interactive data exploration. We demonstrate the usability and effectiveness of our approach through case studies with two real-world datasets. One dataset showcases a new application domain for event sequence visualization, i.e., fault development path analysis in vehicles for predictive maintenance. We also discuss the strengths and limitations of the proposed method based on user feedback.

讲者简介:

陈远哲, 香港科技大学计算机系四年级博士生,导师为屈华民教授。2014年从上海交通大学硕士毕业。研究兴趣为数据可视分析,目前研究主要集中在通过结合数据可视化和数据挖掘技术,建立可以帮助用户更有效分析大数据的可视分析系统。讲者个人主页:http://home.cse.ust.hk/~ychench/

 

 

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