云环境下网络分布协同可视分析的理论和方法

Visual Analytics science and technology is a new hot branch in information research area. The convergence of problem complexity, networked distributed collaboration, and cloud computing in big data era has introduced new challenges. This proposal aims at developing a theory and methodology for distributed collaborative visual analytics over networks under cloud computing environment. First, revealing the knowledge generation principle and constructing models of analysis activities and tasks in distributed collaborative visual analytics. Then, proposing a cloud-based user interface model as well as a set of intelligent collaborative analyzing methods and techniques for distributed collaborative visual analytics over networks. Finally, developing a cloud platform prototype supporting distributed collaborative visual analytics and carrying out application validation based on cloud manufacturing data. The research will contribute to discovering the knowledge generation patterns and laws in distributed collaborative visual analytics and thus expanding the basic theory and methodology of visual analytics. In addition, the research will provide a new user interface model as well as intelligent interactive analysis methods, which can effectively push forwards the data analysis science in big data era.

可视分析科学与技术是信息领域的新热点，大数据时代数据分析的复杂性、网络分布协同的普遍性、及融合云计算的必然性，给可视分析带来了新问题和挑战。本项目研究云环境下网络分布协同可视分析的理论和方法。探究网络空间群体分布协同可视分析的知识生成机理，建立网络分布协同可视分析过程的活动模型和交互任务模型，提出一种支持网络分布协同可视分析的云用户界面模型，并提出一套基于云用户界面的智能协同可视分析方法和技术，研发一个支持网络分布协同可视分析的云平台原型，并面向航天复杂产品云制造海量数据分析问题开展应用验证。通过本项目，揭示分布协同可视分析的知识产生模式与规律，丰富和扩展可视分析的基础理论，并为云环境下网络分布协同的可视分析提供一套科学有效的方法论。并且，将为面向大规模数据的复杂问题分析提供一种新型云用户界面模型以及智能交互式分析方法，对于推动大数据时代数据分析科学的发展具有重要的科学价值。

该项目针对大数据协同分析的新理论和新方法开展研究，融合了大数据与云计算、人机交互、可视化、人工智能等领域发展前沿进行交叉创新。项目主要以新一代人工智能理论作为指导，围绕人机之间智能协同、网络群体之间智能协同、云与端之间智能协同三类分布式智能协同，研究建立了基于人机合作心理模型的人机混合智能交互计算模型、面向网络群体智能的人-端-云融合交互模型、面向分布式协作的云-端协同计算模型，提出了基于知识图谱的互联网群体智能协同可视分析方法，同时面向工业领域提出了一系列基于深度学习的云-端分布计算分析算法，研发了基于互联网群体智能的大数据协同可视分析平台原型。项目共发表论文22篇，其中国际/国内期刊论文16篇、国际会议论文6篇，SCI共计12篇，ESI高被引1篇，SCI引用共计92次，发明专利受理/授权共计7项、专利转化金额53万元，获批软件著作权3项，合编英文书籍1部，培养研究生10名，研究生获国家奖学金2人次、获国际会议最佳论文奖2人次。项目负责人作为会议程序委员会Co-Chair参与举办国际会议5次，受邀做大会报告/论坛特邀报告8次。该项目提出的理论模型，对于新一代人工智能发展背景下，构建新型的面向人机混合智能的人机交互系统、尤其是面向互联网群体智能的人-端-云融合交互系统，具有重要的理论指导意义。该项目提出的基于知识图谱的互联网群体智能协同可视分析方法、面向工业领域提出了一系列基于深度学习的云-端分布计算分析算法，以及研发的基于互联网群体智能的大数据协同可视分析平台原型，对于大数据时代基于互联网群体用户的协同分析应用具有重要的应用价值。