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2018年春季学期视觉计算实验室第2周论文研读预告

时间: 2018年3月15日 9:30 地点: 基础教学楼B座318 研读成员: 胡宇佳 研读文章:Visualizing Social Media Content with SentenTree 论文简介:         该论文于2017年发表在IEEE TVCG中,属于社交媒体可视化中的文本可视化。和传统文本相比社交媒体文本包含大量的短文本信息,分别由不同的用户创造。对于给定的主题,我们可以在很短的时间内累积大量的文档,但其中包含大量高度重复和冗余的信息。         SentenTree是一种将非结构化的社交媒体文本内容可视化的新技术。词云会忽略句子结构, »

2017年秋季学期视觉计算实验室第19周论文研读预告

时间: 2018年1月10日19:00 地点: 基础教学楼B座318 研读成员: 庞潇、谢治海 研读文章: 庞潇 《Social Media Visual Analytics》 推荐理由:该文章对2010年以后的社交网络可视化分析研究成果做了系统性的分类:社交网络,时空信息,文本分析。作者总结了社交媒体网络的研究和分析一般流程路径,由此可以让这种分析研究方法应用于更多的方向和学科,有更广泛的价值。文中还总结了这些研究的具体应用以及研究用的可视化工具,让研究者们能快速了解研究的方法。本文总结系统,覆盖全面, »

2017年秋季学期视觉计算实验室第17周论文研读预告

时间: 2017年12月27日19:00 地点: 基础教学楼B座318 研读成员: 何奕诗、王通平 研读文章: 何奕诗 《LDSScanner- Exploratory Analysis of Low-Dimensional Structures in High-Dimensional Datasets》 推荐理由:对潜在低维结构的探索是高维数据分析中的一个关键步骤,并可以在适当的模型和精确的参数配置之前应用,但已有的工具需要依赖于已知的内在结构,而传统的可视化虽然能显示维度之间的相关性,但不能显示子空间中的潜在结构。本文提供了一种有效的可视化预处理工具, »

2017年秋季学期视觉计算实验室第15周论文研读预告

时间: 2017年12月13日 19:00 地点: 基础教学楼B座318实验室 研读成员: 田伟、甘伟、王通平 研读文章: 田伟   《基于社区问答系统问题粒度的用户专业性预测模型》   推荐理由:在社区问答系统中,本文深入到问题粒度,提出了基于问题粒度的用户专业性建模方法,并将此模型应用到一种融合了用户权威性、用户兴趣及用户专业性等多因素的专家推荐算法。 甘伟   《Dynamic Routing Between Capsules》   推荐理由:CNN是深度学习在图像识别中一个非常成功的应用。 »