《人工智能之可视化》报告明日发布

《人工智能之可视化》报告将在明日“大数据分析与可视化报告会”发布，这是AMiner 2019人工智能系列报告的第4期。明日中午12点之后，大家可以在公众号后台回复数字“18”下载该报告完整电子版。

“大数据分析与可视化报告会”将于2019年4月4日在清华大学FIT楼举办，欢迎感兴趣的朋友们报名参加，如若不能到场参与，可添加文末二维码收看现场直播。

《人工智能之可视化》有哪些内容，小编带您先睹为快。

报告主要分为概述篇、技术篇、人才篇、应用篇和趋势篇，在以往报告框架基础上进行了更加详尽的分析。

该报告首先对可视化的基本概念、研究重点和方向以及重要性等进行了阐释，而后梳理了全球可视化发展历史历程，然后分章节解析了当下可视化领域的技术挑战、可视化人才迁徙、可视化在各行各业中的广泛应用以及发展趋势。下面将选取报告中应用篇的部分内容先分享给大家，应用篇重点介绍了社交媒体可视化、医疗信息可视化和体育数据可视化三大领域的实际应用，当然了，是以可视化图表的形式向各位呈现的。

何为可视化？

首先普及一下可视化的基本概念。可视化是把数值或非数值类型的数据转化为可视的表示形式，并获得对数据更深层次认识的过程。可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，以人们惯于接受的表格、图形、图像等形式，并辅以信息处理技术（例如，数据挖掘、机器学习）将复杂的客观事物进行图形化展现，使其便于人们的记忆和理解。

可视化的实际应用

然后具体到可视化技术的实际应用。随着21世纪大数据的兴起和发展，大数据可视化广泛应用于各个领域，《人工智能之可视化》中重点介绍了其中的社交媒体可视化、医疗信息可视化和体育数据可视化。

例如报告中关于社交媒体可视化方法的总结研究。最近几年非常流行的Twitter、Facebook、微博以及新兴的Soda、soul等社交媒体平台。它们可以作为强大的在线交流平台，允许数百万用户在任何时间、任何地点产生、传播、共享或交换信息。这些信息通常包括多种多媒体内容，如文本、图像和视频。在社交媒体上传播的大量多媒体数据，涵盖了全球范围内大规模和实时发生的社会动态信息，这种现象为社交媒体可视化提供了很多机会。

社交媒体可视化（节选）：

社交媒体数据的可视化分析正在迅速发展，每年都有大量的新方法出现。然而，该领域仍处于起步阶段，面临许多挑战和悬而未决的问题。许多挑战不能仅使用来自一个规程的技术来解决。但是，将可视化、多媒体、NLP和人机交互相结合的多学科研究，将带来处理和理解社交媒体数据会有更强大、更可行的方法和技术。

具体社交媒体可视化方法和特点如下表所示：

可视化方法	图例	特点
基于关键字方法的可视化		这种方法，用于跟踪和探索社交媒体上大型活动的在线对话。提供了从时间、主题、社交和图像方面对会话的可视化总结。可以灵活使用时间和空间过滤器，从社交媒体上海量的信息中获取自己想要的信息。
基于主题方法的可视化		主题方法使用基于三个标准(视觉相关性、视觉连贯性和独特性)确定的代表性图像进行可视化。一个多模态框架，用于从多模态信息中检测主题，跟踪主题的演变，并随时间的变化使用文本和图像可视化主题。
多元方法的可视化		多元方法帮助用户从多个角度获取关于社交媒体事件的信息。与其他主要侧重于理解社交媒体消息文本内容的方法相比，多元方法通过结合高级数据挖掘方法来保持态势感知，并提供全面的概述。
信息扩散的可视化		在信息扩散的可视化方法上，有不同的模型来描述信息在社交媒体上的传播，比如综合的多源驱动的异步扩散模型。往往直观地呈现出社会化媒体传播过程的三个主要特征，即时间趋势、社会空间范围和社区对某一兴趣话题的反应。
社会竞争与合作的可视化		为了便于可视化分析，引入流式可视化，用以说明每个主题的竞争力随时间的变化。并展示出促进或降低主题传播行为被可视化为线程，这表明他们的角色随着时间的推移而变化。从不同的角度展示社交媒体用户群体之间的合作与竞争行为。
人的流动性的可视化		用户可以在此基础上探索人流动性的语义，如流动方式、频繁访问序列、关键字描述等。采用启发式模型来减少数据的不确定性，从而增加对可靠数据的适当选择。

该表格详细介绍社交媒体可视化的几种方法，主要有：基于关键字方法的可视化，基于主题方法的可视化和多元方法的可视化、信息扩散的可视化，社会竞争与合作的可视化以及人的流动性的可视化。

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