GAMES Webinar 2024 – 343期(知识驱动的多模态数据探索) | 曹安琪(浙江大学)，邵汉宁(北京大学)

【GAMES Webinar 2024-343期】(可视化专题-知识驱动的多模态数据探索)

报告嘉宾：曹安琪(浙江大学)

报告时间：2024年10月10号星期四晚上8:00-8:30（北京时间）

报告题目：足球团队表现评估的可视分析

报告摘要：

足球是世界上最受欢迎的体育运动之一，吸引了众多爱好者的关注。表现评估在足球比赛数据分析中至关重要，可以帮助教练制定合理有效的比赛策略，提高球队的获胜机会。然而，现有的球队表现评估方法难以支持教练和分析师将战术偏好和分析需求结合到表现评估流程当中，导致分析效率低，评估结果不精确，评估角度不全面。本报告介绍足球团队表现评估的可视分析方法以及相关的最新工作，通过可视分析解决球队表现评估面临的挑战。

讲者简介：

曹安琪，浙江大学CAD&CG全国重点实验室博士研究生，师从巫英才教授。研究兴趣主要涉及面向体育数据的可视分析、数据挖掘、机器学习。在IEEE VIS、IEEE TVCG等计算机领域顶级会议和期刊发表一作论文3篇。

讲者主页：https://angelacao28.github.io/

报告嘉宾：邵汉宁(北京大学)

报告时间：2024年10月10号星期四晚上8:30-9:00（北京时间）

报告题目：CataAnno: An Ancient Catalog Annotator for Annotation Cleaning by Recommendation

报告摘要：

Classical bibliography, by researching preserved catalogs from both official archives and personal collections of accumulated books, examines the books throughout history, thereby revealing cultural development across historical periods. In this work, we collaborate with domain experts to accomplish the task of data annotation concerning Chinese ancient catalogs. We introduce the CataAnno system that facilitates users in completing annotations more efficiently through cross-linked views, recommendation methods and convenient annotation interactions. The recommendation method can learn the background knowledge and annotation patterns that experts subconsciously integrate into the data during prior annotation processes. CataAnno searches for the most relevant examples previously annotated and recommends to the user. Meanwhile, the cross-linked views assist users in comprehending the correlations between entries and offer explanations for these recommendations. Evaluation and expert feedback confirm that the CataAnno system, by offering high-quality recommendations and visualizing the relationships between entries, can mitigate the necessity for specialized knowledge during the annotation process. This results in enhanced accuracy and consistency in annotations, thereby enhancing the overall efficiency.

讲者简介：

邵汉宁，北京大学智能学院博士研究生，导师为袁晓如研究员。研究兴趣主要涉及面向数字人文领域的可视化方法，包括古籍标注、地图可视化等，探索可视化与可视分析技术应用于人文学科，处理领域特有挑战时的新技术与新可能。

讲者主页：https://turandai.github.io

主持人简介：

王叙萌任教于南开大学网络空间安全学院。她于2021年12月在浙江大学获得计算机科学与技术专业博士学位，主要从事可视分析和隐私保护的相关研究。目前，她已在IEEE/ACM Trans上发表可视分析相关文章10余篇；曾担任IEEE VizSec 2023的Paper Co-chair；现任CCF CAD&CG专委、CSIG可视化专委、GAMES执委、Visual Informatics青年编委、CVM和ChinaVis等会议的程序委员。

李国政，北京理工大学计算机学院助理教授。于2021年7月自北京大学信息科学技术学院获得博士学位。主要研究方向为人工智能驱动的大数据可视化与可视分析，研究成果发表在CCF-A类会议/期刊IEEE VIS/TVCG，ACM CHI/KDD等，获得IEEE PacificVis最佳论文提名奖，IEEE VAST Challenge数据挑战赛一等奖、ChinaVis最佳海报奖。现任中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会执行委员，中国图形图像学会可视化与可视分析专委会委员

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