1.. revoler：: visual analysis relation evolution in temporal data（基於時序資料時序關係演化的可視分析）
生活和科學研究中常存在各種的時序資料，其中蘊含了時序關係且這樣的關係往往發生演變。本研究則通過視覺化與可視分析的方式，從巨集觀與細節的角度對該類時序關係的演化進行分析，從中發現了很多有意思的時序演化規律與演化異常，甚至能從中探索出相關實體的特性。
case1:針對超市購物籃資料，基礎分析結果在此不在多做贅述（如每天整體銷量情況及變化、各商品整體銷量分布），本研究重點在於分析不同商品間的共同購買關係及商品特性。舉例來說，在所分析的資料中，「零食」與「餅乾」、「飲料」、「糖果」有強購買關係，所分析階段每一天都有共同購買出現，但與某商品的關係並非一直保持不變，如在圖1a、b所示「零食」在當天分別與餅乾與飲料產生最強關聯。
圖2 revoler 超市購物資料-「調味品」
看看「調味品」的特點（圖2），調味品除了大眾常能想到的「糧油」、「紙製品」產生關聯外，還與「零食」產生關聯（由此可以引發思考，這是由於兩個商品確實有本質上的關聯呢？還是因為「零食」太過熱門？）。具體看關係演化能夠看出，」調味品「與其他幾類商品的關係不固定，如在c 所示的當天就無共同購買發生，其他時間內」調味品「與其他商品的關係也不夠明顯與穩定。
對比分析「零食」與「調味品」，又有新東西發現了
。兩種商品呈現出截然不同的特點，「零食」顯得更加熱門與百搭，與其他幾類商品發生的關聯關係更為穩定與明顯；而「調味品」顯得很有「個性」， 僅與極少的商品產生關聯且關係很不明顯。
由此，對管理者也帶來了很多實際的指導與建議：哪些商品適合擺放在一起？哪些商品很熱門、適於放在**量大的地方？從revoler能夠幫你分析這些問題。
：相關**：revoler: visual analysis relation evolution in temporal data (ei**，已接收，擬發表日期2023年9月）
case 2:針對ieee vis(視覺化領域第一大國際會議）近十年的**發表資料，分析合作者關係演化。
與case1 不同在於，case1中的商品併購關係認定為單種關係，而合作者關係這裡細化為三類：領導（第一作者對其他作者）、平等（非第一作者對其他非第一作者），跟隨（非第一作者對第一作者），在可視分析中用不同的顏色對關係進行編碼（領導-橙色，平等-綠色，跟隨-紫色）。多類別關係的分析得到的知識和發現更加有趣，同樣我們舉兩個例子說明：
圖3 revoler 合作者關係-「inria」
inria（圖3）—該會議上發表**最多的機構，早年（m處）inria僅與極少的機構產生合作，在a處出現了第一次「領導」關係，即以第一作者身份發表文章，此後出現了更多的合作，同時也有了更多「平等」或「領導」方式的合作。
圖4 revoler 合作者關係-「hkust」
hkust（圖4）—同樣，早年的時候(d）hkust多與ibm， indiana uni進行合作，隨後合作者發生轉移，尤其在2011、2012兩年（e），與msra有了更多的合作且合作變強。在這裡不得不引發思考，為什麼會發生這樣的轉移呢？由此帶著問題對資料做進一步分析，從中發現2023年左右有學生從hkust畢業後到msra從事科研，由此可以推測可能由於科研工作者的轉移而帶來了合作關係的轉移。
對比inria， hkust，又有乙個顯而易見的新發現：inria的關係中多以綠色（平等）、紫色（跟隨）為主，而hkust的關係演化中出現了更多的橙色（領導），是否這也可以推測hkust在該領域更有潛力呢？（確實其在視覺化領域當屬亞洲前沿）這值得思考與深入分析。
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