当这些数据被可视化以后……

第四届浙江大学研究生国际暑期学校

大数据可视分析国际研讨班

主办：浙江大学

承办：浙江大学CAD&CG国家重点实验室

中国图象图形学学会人机交互专业委员会

中国计算机学会CAD&CG专业委员会

时间来到了可视化暑期学校的第九天，课程即将进入尾声。同学们依旧热情不减，早早来到教室，准备开始进入今日的课程。

上午是来自日本山梨大学视觉计算实验室的茅晓阳教授，她的主要研究方向包括计算美学、情感渲染、非真实感渲染、纹理合成、可视化。上午的课程里，她为同学们详细介绍了科学数据可视化中有关流可视化的知识。

下午是来自浙江工业大学信息工程学院的孙国道教授，他主要从事大数据挖掘、可视化和可视分析方面的研究。下午的课程里，他为同学们讲解了文本可视化及社交媒体数据可视化的最新进展。

Part.1

Flow Visualization

茅晓阳

首先，茅教授从流可视化的重要性出发，给我们介绍了这一方向的基本问题。之后，茅教授引出了两种流体力学模型，分别是Eulerian模型和Lagranglan模型，第一种模型关注于空间上的某个位置，在工业设计上使用较多，而第二种模型则更强调流体中的某个粒子。之后，茅教授又介绍了流体数据的基本属性特征等知识。

接着，茅教授为学员们讲解了三种基本的流可视化方法，分别是基于几何的方法、基于纹理的方法，以及基于特征的方法。

最后，茅教授通过几个具体的应用，带同学们更加深刻具体的了解了流可视化的重要性。

Part.2

Text Visualization and Social Media Data Visualization

孙国道

孙国道教授的课程分为两个部分，第一部分是文本数据可视化的相关知识，第二部分是社交媒体数据可视化的相关内容。

文本数据可视化部分，包含四个内容。孙教授从词汇、语法、语义等层次为我们介绍了什么是文本信息。接着他为我们介绍了文本可视化的基本流程，即原始文本、信息挖掘、视图识别和人机交互，还具体讲解了各部分的主要任务和操作。

之后，孙教授为我们介绍了几种文本分析和可视化的方法及工作，包括基于文本内容的可视化分析，基于文本关系的可视化分析，以及基于多信息层面的可视化分析，其中详细介绍了词云、主题河、文本弧等多种经典可视化工作。

社交媒体数据可视化部分，孙教授从可视分析入手，介绍了媒体数据、网络数据、时空数据、时序数据等多种数据的分析方法，并通过详细的案例介绍了话题竞合、时空传播、流式数据、人群移动等的可视分析，最后，还介绍了几种社交媒体可视分析的相关工具。

孙教授的课程生动活泼，用到的案例与同学们的生活息息相关，课后，同学们积极向他请教问题，探讨这些方向未来的发展趋势。孙教授也认真回答了同学们的问题，并鼓励同学们多多思考，从不同角度和专业出发，推动交叉学科的发展和研究。

Part.3

课程安排

更多信息请查看官方网站

http://www.cad.zju.edu.cn/home/vis-summer-school-2018/

论坛记录员：原恺涓

浙江大学计算机科学与技术专业

研究兴趣：信息可视化，可视分析

宽视 · 善知

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