浙江自然科学奖推荐书

浙江省自然科学奖推荐书 （2018年度） 一、项目基本情况 推荐号： 奖励类别：自然奖：应用基础研究 项目名称 （中文） 复杂数据的可视表达与交互 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 基础理论与 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 主要完成人员 陈为，蔡登，何晓飞 主要完成单位 （本省第一完成单位盖章） 浙江大学 推荐单位（盖章）或推荐专家（签字） 浙江大学 推荐奖励等级 一等奖 主题词 可视分析；可视表达；数据可视化；交互分析 学科分类名称 1 计算机应用技术 代码 081203 2   代码   3   代码   所属国民经济行业 07 信息传输、计算机服务和软件业 任务来源 01 国家科技计划 具体计划、基金的名称和编号（限300字） 国基重点项目：探索式可视分析的基础理论与方法61232012；国家优青项目：数据可视化61422211；国家优青项目：智能媒体计算61222207；国家杰青项目：多媒体计算61125203；青年973项目：社交网络信息传播分析与挖掘2013CB336500；国基重大专项重点支持项目：支持无人驾驶车辆的交通标识图文识别与理解91120302；国基面上项目：计算机辅助科技图解的若干关键技术研究60873123；国基青年项目：无网格体数据的特征抽取与动态可视化60503056；浙江省杰青项目：在线商业日志数据的可视分析LR13F020001 论文（篇） 61 专著（本） 1 授权发明专利(件) 0 其他知识产权(件) 0 科技成果登记号   项目起止时间 起始：2004-01-01 完成：2015-12-31                         推荐书版本： 二、项目简介 项目主要研究内容、科学发现点、科学价值，同行引用及评价等（限1000字） 数据可视化将数据转换为易为人理解的可视表达，以增强人对数据的认知。已有的以统计图表为核心的可视表达与呈现理论与方法，难以满足复杂数据的交互分析需求，阻碍了大数据在以数字经济为代表的新经济中的应用。可视分析是2004年以来新兴的一门以可视界面为主要信息通道，融合可视化、数据挖掘与人机交互，支持高效的数据分析与推理的学科。 为克服“数据的复杂性、认知的局限性、任务的多样性”的挑战，我们在国家和浙江省自然科学基金的支持下，与国际学术界同步，开展可视分析的基础研究。在"几何抽象、感知驱动、人机融合"的学术思想指导下，完善并突破从表达到呈现到分析的可视分析理论与方法。主要科学发现包括： （1）表达方面：揭示了可视分析与流形学习在高维数据的几何表达上的关联性。在国际上率先提出了同时考虑内在几何结构与数据的生理和心理语义的紧致图表达，在高维数据的语义理解及识别方面大幅度超越了传统的经典概率模型；提出了考虑空间子流形的局部几何结构的图表达及分类算法，克服了传统模型只考虑全局欧式空间结构的缺陷；以此形成了保持内在高维几何结构的低维嵌入与可视分析模式。 （2）呈现方面：分析和挖掘了大尺度数据的可视表达与其简约版本在视觉感知层面的可等价性。基于这种特性， 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 了可保持多类结构的无监督特征选择算法，提出了感知驱动的数据简化、抽象与可视化分析方法，解决了样本太大或维度太高带来的计算复杂性问题。 （3）交互分析方面：发现了时空模式的可视表达在交互分析时的可分解性。由此提出了面向时空模式的保时间属性的可视表达新思路，发展了在二维展现空间中交互分析时空事件的新范式。 出版著作1部.在国际著名学术期刊和会议上发表论文 50余篇,其中10篇主要论著谷歌学术他引1583次， SCI他引557次。引用者来自30个国家/地区，177篇（次）引文发表在ACM/IEEE 汇刊上。部分成果被国际同行评价为“首批”、“聪明”、“非常关键”等。理论成果被用于阿里巴巴集团、蚂蚁金服集团、百度公司和天津大海云科技有限公司的可视化与分析的软件和系统的研发，其成果在互联网行业和产业界广泛采用,为浙江省乃至全国的互联网企业和重要事业单位的大数据应用起到积极作用。第一完成人获国家优秀青年科学基金，第二完成人获国家优秀青年科学基金、中组部青年拔尖人才计划，第三完成人获国家杰出青年科学基金、中组部青年拔尖人才计划，入选IAPR Fellow。   四、第三方评价 评价结论等（限2400字） 成果得到30个国家和地区学者（包括40余位ACM/IEEE Fellow）的引用，10篇主要论著谷歌学术他引1583次， SCI他引557次。177篇（次）引文发表在ACM/IEEE 汇刊。 1.主要科学发现1 (1) IEEE Transactions on Affective Computing 主编、德国University of Passau的Bj?rn W. Schuller教授在发表于机器学习领域顶会ICML 2014的引文1中指出，主要论文1考虑数据内在几何结构的做法在实际问题中至关重要（which is essential to the real-world applications）。 (2) IEEE Fellow、美国UCLA的Song-chun Zhu教授在发表于期刊IEEE TMM 19(2)，2017的引文2中，采用了主要论文2提出的内在几何结构图模型的分类的评估规则与测度(we follow the evaluation protocol in [53]; More details of the definitions of these two metrics can be found in [53]). （3） 美国Utah University的超大规模数据分析与可视化中心主任Valerio Pascucci教授在发表于IEEE TVCG 23(3),2017的综述论文“Visualizing High-Dimensional Data: Advances in the Past Decade”（引文2）中评价，主要论文3采用数据的抽象来表达视觉上更容易量化的不确定性编码(express a more visually quantifiable encoding of uncertainty by using summaries of the data to reduce the visual clutter). 2.主要科学发现2 (1）IEEE Fellow、美国ASU的Huan Liu教授在发表于期刊ACM Computing Surveys 50（6）,2017的综述论文《Feature Selection: A Data Perspective》(引文4)中，认为主要论文4提出的方法是首个利用稀疏学习方法的非监督特征选择方法之一(Multi-Cluster Feature Selection (MCFS) is one of the first unsupervised feature selection algorithm using sparse learning techniques)。 （2）ACM Distinguished Scientist、美国Wisconsion-Madison大学教授Michael Gleicher在其发表于IEEE TVCG 24(1),2018的关于散点图的综述论文Scatterplots: Tasks, Data, and Designs（引文5）中，评论主要工作5提出了一个聪明的下采样方法表达多序列数据分布（Chen et al. [14] use “smart” subsampling to convey distributions of multiple series while minimizing overdraw of individual marks）. (3) 全球影响力最大的可视化组件D3.js的作者、美国University of Washington教授Jeffrey Heer在其发表于IEEE TVCG 27(1），2017的 引文6中，评论主要工作5的数据抽象方法显式地编码了空间模式（These maps explicitly encode spatial patterns）. (4） ACM SIGGRAPH杰出成就奖获得者、美国UC Davis大学的Nelson Max教授在其发表于CGF 28（1)，2008引文7 中评述，主要论文6将所有可见的（基于感知效果）数据装入内存，从而达到了交互的帧率（Their algorithm attained interactive frame rates by loading the whole visible volume to the graphics memory）。 (5) IEEE Fellow、IEEE可视化终身成就奖获得者、美国Utah大学Chuck Hansen与IEEE Fellow、IEEE可视化终身成就奖获得者、Christopher R. Johnson合写的国际权威可视化专著《The Visualization Handbook》中，引用了主要论文6及其成果图片（附件1）。 3.主要科学发现3 (1) IEEE VAST 2017组委会共同主席、美国ASU的Ross Maciejewski教授在其论文IEEE TVCG 22(1), 2016（引文8）中指出，主要论文8提出的结合统计和可视化方法，可支持时序统计模型的交互式构建（enabling users to visually develop statistical models of the data）。 (2) IEEE 可视化技术成就奖获得者、德国Konstanz University教授Daniel A. Keim在IEEE TVCG 22(1), 2016（引文9）中指出，主要论文9的可视分析方法可检测高维时空数据的周期模式（allow to detect e.g., cyclic patterns）。 (3) IEEE VAST 2018大会论文主席、香港科技大学屈华民教授在其发表于CGF 35(8), 2015（引文10）中指出，主要论文10的可视分析方法可识别和评估城市交通模式（developed a visual analytic interface for selecting and evaluating traffic patterns on specific roads）。 4.所获奖励与成果应用 （1）主要论著7是系统阐述数据可视化与可视分析理论与方法的著作，入选国家十二五重点图书出版规划项目，推动了我国可视化与可视分析研究的发展（附件2）。 (2) 第一完成人关于“基于感知理论的可视化算法”与“多变量时序工业流水线的可视分析算法”的研究工作，分别获得可视化顶级会议IEEE VIS 2009和IEEE VIS 2016的最佳论文提名奖（除最佳论文奖一名外，共两名提名奖）（附件3）。 （3）基于本项研究的理论成果，第一完成人与阿里云合作研发的开源可视化组件库datav.js，打破了国外highcharts等数据可视化组件收费 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 的垄断，帮助阿里巴巴集团众多大数据产品在起步阶段最低成本接入了大量新颖高效的可视化功能，大幅提供自身产品的数据输出效果和质量（附件4）。 (4）基于本项研究的理论成果研发的互联网数据可视化引擎ECharts，位列开源社区 GitHub可视化板块全球第三，占有国内70%+的市场（附件5）。 (5）基于本项研究的理论成果研发的可视化编程语言和系统G2 /AntV，被国内外4000+个商业智能分析系统上（包括蚂蚁金服集团的各类产品）应用（附件6）。 (6) 基于本项研究理论成果研发的图易、智警等复杂数据可视分析系统，在国内外数十家重要单位（包括全国超过三分之一的省、市级公安客户）应用，取得显著社会经济效益（附件7）。   五、主要完成人员情况表 姓 名 陈为 排 名 1 身份证号 330106************ 出生年月 1976-1-27 出 生 地 湖南邵阳 民 族 汉 性 别 男 政治面貌 中共党员 技术职称 教授 行政职务 计算机学院副院长 文化程度 研究生 最高学位 博士 所学专业 计算机应用 现从事专业 计算机应用 毕业学校 浙江大学 毕业时间 2002-8-1 电子信箱 chenwei@cad.zju.edu.cn 办公电话 0571-********-529 移动电话 186******** 工作单位 浙江大学 二级单位 计算机科学与技术学院 通讯地址 浙江大学紫金港校区蒙民伟楼504室 邮政编码 310058 完成单位 浙江大学 联系电话 0571******** 通讯地址 杭州市西湖区余杭塘路866号 邮政编码 310058 曾获科技奖励情况 “多模态医学影像数据融合的软件系统及其应用示范”，浙江省科技进步二等奖（第三完成人），2012年；“医学影像数据的建模、分析及其临床应用”，教育部科技进步二等奖（第二完成人），2014年 参加本项目起止时间 起始：2004-1-1 截止：2015-12-31 对本项目主要科学发现的贡献（限300字） 研究了保持内在高维几何结构的低维嵌入与可视分析理论框架，设计了感知驱动的高维多类别数据的可视表达的简化与抽象方法和流程，提出了感知驱动的大尺度数据的多层次可视表达新方法，提出了面向非结构多变量时空数据的保时间属性的可视表达新思路，发展了在二维展现空间中交互分析时空模式的新范式。将主要科学发现的理论应用于与阿里巴巴、百度、蚂蚁金服和海云数据的可视化与可视分析相关引擎与产品的合作研究。是主要论著3，5，6，7，8，9，10的作者。投入本项目的技术研发工作量占本人工作总量的80%。 声明：本人完全同意完成人排名，严格按照《浙江省科学技术奖励办法》及相应规定，省科学技术厅对推荐工作的具体要求，如实提供了本推荐书及其相关 材料 关于××同志的政审材料调查表环保先进个人材料国家普通话测试材料农民专业合作社注销四查四问剖析材料 ，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科技成果保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。推荐书中主要创新内容、列入计数的知识产权和发表的论文为本项目独有，且未在已获国家、省科技奖励项目或本年度其它推荐项目中使用。如有不符，本人愿意承担相关责任。 签名： 年 月 日 完成单位声明：本单位确认该完成任务情况表内容真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。如产生争议，愿意积极配合调查处理工作。 工作单位声明：本单位对该完成人被推荐无异议。 单位（盖章） 年 月 日                   五、主要完成人员情况表 姓 名 蔡登 排 名 2 身份证号 339005************ 出生年月 1978-2-25 出 生 地 浙江杭州 民 族 汉 性 别 男 政治面貌 群众 技术职称 教授 行政职务   文化程度 研究生 最高学位 博士 所学专业 计算机应用 现从事专业 计算机应用 毕业学校 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 毕业时间 2008-11-1 电子信箱 dengcai@cad.zju.edu.cn 办公电话 0571-********-528 移动电话 139******** 工作单位 浙江大学 二级单位 计算机科学与技术学院 通讯地址 浙江大学紫金港校区蒙民伟楼508室 邮政编码 310058 完成单位 浙江大学 联系电话 0571-******** 通讯地址 杭州市西湖区余杭塘路866号 邮政编码 310058 曾获科技奖励情况   参加本项目起止时间 起始：2009-05-01 截止：2015-12-31 对本项目主要科学发现的贡献（限300字） 提出了考虑数据生理、心理语义与内在几何结构的高维数据的紧致图表达，设计了考虑空间子流形的局部几何结构的图表达及分类算法，提出了可保持多类结构的无监督特征选择算法。是主要论著1，2，4作者。投入本项目的技术研发工作量占本人工作总量的40%。 声明：本人完全同意完成人排名，严格按照《浙江省科学技术奖励办法》及相应规定，省科学技术厅对推荐工作的具体要求，如实提供了本推荐书及其相关材料，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科技成果保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。推荐书中主要创新内容、列入计数的知识产权和发表的论文为本项目独有，且未在已获国家、省科技奖励项目或本年度其它推荐项目中使用。如有不符，本人愿意承担相关责任。 签名： 年 月 日 完成单位声明：本单位确认该完成任务情况表内容真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。如产生争议，愿意积极配合调查处理工作。 工作单位声明：本单位对该完成人被推荐无异议。 单位（盖章） 年 月 日                     五、主要完成人员情况表 姓 名 何晓飞 排 名 3 身份证号 510108************ 出生年月 1978-2-12 出 生 地 四川成都 民 族 汉 性 别 男 政治面貌 中共党员 技术职称 教授 行政职务   文化程度 研究生 最高学位 博士 所学专业 计算机应用 现从事专业 计算机应用 毕业学校 美国芝加哥大学 毕业时间 2005-10-1 电子信箱 xiaofeihe@cad.zju.edu.cn 办公电话 0571-********-504 移动电话 137******** 工作单位 浙江大学 二级单位 计算机科学与技术学院 通讯地址 浙江大学紫金港校区蒙民伟楼506室 邮政编码 310058 完成单位 浙江大学 联系电话 0571-******** 通讯地址 杭州市西湖区余杭塘路866号 邮政编码 310058 曾获科技奖励情况   参加本项目起止时间 起始：2008-01-01 截止：2015-12-31 对本项目主要科学发现的贡献（限300字） 提出了考虑数据生理、心理语义与内在几何结构的高维数据的紧致图表达，设计了考虑空间子流形的局部几何结构的图表达及分类算法，提出了可保持多类结构的无监督特征选择算法。是主要论著1，2，4作者。投入本项目的技术研发工作量占本人工作总量的40%。 声明：本人完全同意完成人排名，严格按照《浙江省科学技术奖励办法》及相应规定，省科学技术厅对推荐工作的具体要求，如实提供了本推荐书及其相关材料，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科技成果保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。推荐书中主要创新内容、列入计数的知识产权和发表的论文为本项目独有，且未在已获国家、省科技奖励项目或本年度其它推荐项目中使用。如有不符，本人愿意承担相关责任。 签名： 年 月 日 完成单位声明：本单位确认该完成任务情况表内容真实有效，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科学技术保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。如产生争议，愿意积极配合调查处理工作。 工作单位声明：本单位对该完成人被推荐无异议。 单位（盖章） 年 月 日                     六、主要完成单位情况表 单位名称 浙江大学 排 名 1 法人代表 吴朝晖 所在地 浙江省杭州市 单位性质 学校 传 真 0571-******** 联 系 人 赵彬 办公电话 0571-******** 移动电话 138******** 通讯地址 杭州市西湖区余杭塘璐866号 电子信箱 kjckf2@zju.edu.cn 邮政编码 310058 对本项目主要科学发现支撑作用情况（限300字） 浙江大学作为项目唯一完成单位为项目主要科学发现提供了有力的支持和软硬件支撑条件。项目组成员均为浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室固定研究人员，依托浙江大学先后获得了国家自然科学基金重点项目、国家杰出青年科学基金项目、国家优秀青年科学基金项目、国家基金面上项目、国家基金青年项目、青年973项目、浙江省杰出青年科学基金项目等资助，开展了复杂数据的可视表达与交互可视分析基础理论与方法的研究。在硬件支撑方面，浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为项目组成员提供了一流的办公条件和研究所需的硬件设施。在软件支撑方面，浙江大学为项目研究提供了持续、高质量的人才支持。浙江大学还为本项目获得的国家项目资助提供了优质的过程管理服务，并为与项目相关的国际学术交流与合作提供了平台。 声明： 本单位同意完成单位排名、严格按照《浙江省科学技术奖励办法》及相应规定，省科学技术厅对推荐工作的具体要求，如实提供了本推荐书及其相关材料，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科技成果保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。推荐的项目主要创新内容、列入计数的知识产权和发表的论文为本项目独有，且未在已获国家、省科技奖励项目或本年度其它推荐项目中使用。如推荐项目发生争议，将积极配合工作，协助调查处理。如有不符，本单位愿意承担相应责任。 法人代表签字 单位公章 年 月 日                 七、推荐意见 （一）推荐单位意见（专家推荐不填此栏） 推荐单位 浙江大学 通讯地址 杭州市西湖区余杭塘璐866号 邮政编码 310058 联 系 人 赵彬 办公电话 0571-******** 移动电话 138******** 电子邮箱 kjckf2@zju.edu.cn 传 真 0571-******** 推荐意见：（限150字） 我单位确认该项目全部材料真实有效，推荐书符合要求，对该项目材料进行了公示，无异议。该项目建立了复杂数据的可视表达与交互可视分析基础理论与方法。10 篇主要论著SCI他引557次，成果在阿里巴巴、蚂蚁金服、百度、海云数据应用，产生显著社会经济效益。对照省科技奖授奖条件，推荐该项目申报2018年度浙江省自然科学奖一等奖。 声明： 我单位严格按照《浙江省科学技术奖励办法》及相关规定，对推荐书内容及全部附件材料进行了严格审查，确认该项目符合规定的推荐条件，推荐材料全部内容属实，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科技成果保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。推荐的项目主要创新内容、列入的知识产权和发表的论文为本项目独有，且未在已获国家、省科技奖励项目或本年度其它推荐项目中使用。如推荐项目发生争议，愿意协助调查处理。 我单位承诺将严格按照浙江省科学技术厅的有关规定和要求，认真履行作为推荐单位的义务并承担相应的责任。 推荐单位公章 年 月 日             （二）推荐专家意见（单位推荐不填此栏） 推 荐 专 家 姓 名   身份证号   工作单位   办公电话   移动电话   通讯地址   邮政编码   电子信箱   国家最高科技奖获奖人□ 院士 □ 省重大贡献奖获奖人 □ 学科专业   现从事的科学技术工作   推荐意见：（限600字）   声明： 本人严格按照《浙江省科学技术奖励办法》及相应规定，省科学技术厅对推荐工作的具体要求，对推荐书内容及全部附件材料进行了严格审查，确认该项目符合《浙江省科学技术奖励办法实施细则》规定的推荐条件，推荐材料全部内容属实，且不存在任何违反《中华人民共和国保守国家秘密法》和《科技成果保密规定》等相关法律法规及侵犯他人知识产权的情形。推荐的项目主要创新内容、列入计数的知识产权和发表的论文为本项目独有，且未在已获国家、省科技奖励项目或本年度其它推荐项目中使用。如推荐项目发生争议，愿意协助调查处理。 本人承诺将严格按照浙江省科学技术厅的有关规定和要求，认真履行作为推荐专家的义务并承担相应的责任。 本人同意作为该项目的推荐专家向社会公示。 推荐专家签名： 年 月 日               八、代表性论文专著目录（不超过10篇） 序号 论文专著名称/刊名 影响 因子(2016年) 年卷期 页码 发表 时间 通讯 作者 第一 作者 所有作者 SCI他引次数 他引 总次数 是否省内完成 1 Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization for Data Representation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 8.329 2011,33(8):1548-1560 2011.8 蔡登 蔡登 Deng Cai, Xiaofei He, Jianwei Han, Thomas S.Huang 357 975 是 2 Locally Consistent Concept Factorization for Document Clustering / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 3.438 2011,23(6):902-913 2011.6 蔡登 蔡登 Deng Cai, Xiaofei He, Jiawei Han 48 138 是 3 Uncertainty-Aware Multidimensional Ensemble Data Visualization and Exploration / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2.840 2015,21(9):1072-1086 2015.9 陈为 陈海东 Haidong Chen, Song Zhang, Wei Chen, Honghui Mei, Jiawei Zhang,Ronghua Liang, Huamin Qu 5 16 是 4 Unsupervised Feature Selection for Multi-Cluster Data / Proceedings of the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - 2010,333-342 2010.7 蔡登 蔡登 Deng Cai, Chiyuan Zhang, Xiaofei He 119 312 是 5 Visual Abstraction and Exploration of Multi-class Scatterplots / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2.840 2014,20(12):1683-1692 2014.12 陈为 陈海东 Haidong Chen, Wei Chen, Honghui Mei, Zhiqi Liu,Kun Zhou, Weifeng Chen,Wentao Gu, Kwan-Liu Ma 11 18 是 6 Hardware-Accelerated Adaptive EWA Volume Splatting / IEEE Visualization Conference - 2004,67-74 2004.10 陈为 陈为 Wei Chen, Liu Ren, Matthias Zwicker, Hanspeter Pfister 8 64 是 7 数据可视化 - ISBN:9787121211546 2013.12 陈为 陈为 陈为、沈则潜、陶煜波 - 19 是 8 VAET: A Visual Analytics Approach for E-transactions Time-Series / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2.840 2014,20(12):1743-1752 2014.12 陈为 解聪 Cong Xie, Wei Chen, Xinxin Huang, Yueqi Hu, Scott Barlowe, Jing Yang 1 9 是 9 Motion Track: Visualizing Variations of Human Motion Data / IEEE Pacific Visualization Symposium - 2010,153-160 2010.3 陈为 胡越琦 Yueqi Hu, Shuangyuan Wu, Shihong Xia, Jinghua Fu, Wei Chen 4 19 是 10 A visual reasoning approach for data-driven transport assessment on urban roads / IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST) - 2014:103-112 2014.10 陈为 汪飞 Fei Wang, Wei Chen, Feiran Wu, Ye Zhao, Han Hong, Tianyu Gu, Long Wang, Ronghua Liang, Hujun Bao 4 13 是   合 计： 557 1583                         注：他引总次数指的是Google Scholar中的他引总次数。 承诺：第八部分的论文、专著用于报奖的情况，已征得未列入项目完成单位或完成人的作者同意。 第一完成人签名：                                以下论著是我与陈为教授、蔡登教授、何晓飞教授的合作成果： 1. A visual reasoning approach for data-driven transport assessment on urban roads / Visual Analytics Science and Technology (VAST), 2014 IEEE Conference on, 103-112 / Fei Wang, Wei Chen, Feiran Wu, Ye Zhao, Han Hong, Tianyu Gu, Long Wang, Ronghua Liang, Hujun Bao 2. Hardware-accelerated adaptive EWA volume splatting /Proceedings of IEEE Visualization, 67-74, 2004 /Wei Chen, Liu Ren, Matthias Zwicker, Hanspeter Pfister 3. Motion Track: Visualizing Variations of Human Motion Data / Visualization Symposium (PacificVis) 2010 :153-160, 2010 IEEE Pacific / Yueqi Hu, Shuangyuan Wu, Shihong Xia, Jinghua Fu, Wei Chen 4. Uncertainty-aware Multidimensional Ensemble Data Visualization and Exploration / IEEE Transaction on Visualization and Graphics. 2015 / Haidong Chen, Song Zhang, Wei Chen, Honghui Mei, Jiawei Zhang, Andrew Mercer, Ronghua Liang, and Huamin Qu. 5. VAET: A Visual Analytics Approach for E-transactions Time-series / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics:1743-1751, 2014. / Cong Xie, Wei Chen, Xinxin Huang, Yueqi Hu, Scott Barlowe, Jing Yang. 6. Visual Abstraction and Exploration of Multi-class Scatterplots / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics:1680-1689, 2014. / Haidong Chen, Wei Chen, Honghui Mei, Zhiqi Liu, Kun Zhou, Weifeng Chen, Wentao Gu, Kwan-Liu Ma 7. Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization for Data Representation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,33(8): 1548-1560,2011 / Deng Cai, Xiaofei He, Jianwei Han, Thomas S.Huang 8. Unsupervised Feature Selection for Multi-Cluster Data / Proceedings of the 16th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining,333-342,2010 / Deng Cai, Chiyuan Zhang, Xiaofei He 9. Locally Consistent Concept Factorization for Document Clustering / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,23(6):902-913,2011 / Deng Cai, Xiaofei He, Jiawei Han 10. 数据可视化 / 电子工业出版社 ISBN: 9787121211546, 2013年12月 / 陈为, 沈则潜, 陶煜波 同意陈为教授、蔡登教授、何晓飞教授使用上述论著申报浙江省自然科学奖。 Thomas S.Huang Chiyuan Zhang Song Zhang Andrew Mercer Liu Ren Hanspeter Pfister Matthias Zwicker Kwan-Liu Ma