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李杰 (Jie Li)
- 研究方向智能数据分析
- 现为中国图形图像学会可视化与可视分析专委会常务委员、中国计算机学会人机交互专委会委员
- 已在TVCG、IEEEVIS、EuroVIS等可视化顶级期刊和会议发表各类论文30余篇
- 主持国家自然科学基金面上等国家级项目3项、天津市自然科学基金等省部级项目5项
- 先后4次获得各类可视化会议最佳论文和海报等奖项
- 连续参与组织PacificVIS、ChinaVIS、VINCI等会议,担任会议主席、宣传主席、程序委员等角色
- 担任TVCG、IEEEVIS、EuroVIS、PacificVIS、软件学报、CAD学报、图形学报审稿人
- 入选“北洋青年骨干教师”计划
副教授, 天津大学智能与计算学部 , 天津, 中国
邮件: jie.li@tju.edu.cn
电话: 13001350031
地址: 天津市津南区天津大学北洋园校区55A-214
个人经历
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2015 - 今, 副教授, 天津大学智算学部, 中国.
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2017 - 2018, 博士后, Fraunhofer IAIS研究所, 德国. 导师: Prof. Dr. Gennady Andrienko 和 Prof. Dr. Natalia Andrienko
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2012 - 2015, 博士, 天津大学计算机学院, 中国.
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2008 - 2012, 研究员(Research Scientist), 国家海洋技术中心, 中国.
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2006 - 2008, 硕士, 计算机学院, 天津大学, 中国.
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2002 - 2008, 本科, 软件学院, 天津大学, 中国.
教学
- 数据库原理, 本科必修,2018-今
- 机器学习与大数据分析, 本科选修, 2018-今 (机器学习与大数据分析,本科选修)
- 大数据分析, 研究生必修, 2021-今(大数据分析,研究生必修)
- 深度学习, 研究生选修, 2020-今 (深度学习,研究生选修)
获奖
- 国赛二等奖,中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 2023
- 北洋青年骨干教师, 天津大学, 2020-2024
- 最佳海报奖,IEEEVIS'19 (CCF A)
- 最佳论文奖, EuroVA'18
- 最佳论文奖, AGILE'18
- 最佳论文奖, VINCI'15
科研项目
- 2024-2027, 基于生成数据的深度学习模型可视化方法研究, 62372321, 国家自然科学基金面上项目, 主持
2021-2023, 学习型大数据可视化方法研究, 20JCQNJC01620, 天津市自科项目, 主持.2020-2021, 教育大数据可视分析, 科大讯飞企业合作项目, 主持
2020-2023, 面向大规模时空数据的学习型可视化方法研究, 61972278, 国家自然科学基金面上项目, 主持
2019-2023, 面向诉讼当事人和法律工作者网上行为轨迹的司法公开信息精准推送技术研究, 2018YFC0831700, 重点研发计划子项目负责人, 主持
2019-2020, 面向空间时间序列的时空因果关系可视分析方法研究, 2019G-17, 北京市重点实验室开放项目负责人(北京工商大学), 主持.
2016-2019, 面向雾霾时空演化机理探索的精细化可视分析方法研究, 61602340, 国家自然科学基金青年项目,主持.
2015-2019, 基于图文法和图归纳理论采用众包技术的API文档集成研究, 61572348, 国家自然科学基金面上项目, 校内负责人.
2016-2017, 大规模环境观测数据主动式可视化方法研究, KFKT2016B15, 国家重点实验室开放项目负责人(南京大学), 主持.
2016-2016, 时空因果关系可视分析, A1813, 国家重点实验室开放项目负责人(浙江大学), 主持.
2016-2018, 安全大数据可视分析, 东华软件公司企业合作项目, 主持.
教学项目
- 2022-2022, 基于社交媒体舆情可视分析与服务平台的创新,教育部协同育人项目,主持
2021-2021, 天津大学-融创软通人工智能师资培训项目,教育部协同育人项目,主持2019-2019, 天津大学-融创软通大数据分析与应用示范课程建设项,教育部协同育人项目,主持
学术服务
中国计算机学会CAD&CG专委会, 执行委员, 2023-今
中国计算机学会人机交互专委会, 执行委员, 2018-今
中国图象与图形学学会可视分析专委会, 常务委员, 2017-今
CADGraphics, 程序委员, 2023-今
CGI, 程序委员, 2023-今
CVM, 程序委员, 2022-今
BigVis, 程序委员,2022-今
PacificVIS 2020, 宣传主席
PacificVIS 2021, 宣传主席
VINCI, 程序委员, 2017-今
ChinaVIS, 程序委员, 2017-今
CGI,程序委员, 2023-今
ChinaVIS 2019, Fastforward 主席, 2018-今
VINCI 2016, 宣传主席
VINCI 2017, 程序委员会主席
中国可视分析挑战赛, 评委, 2015-今
IEEEVIS 审稿人, 2017-今
EuroVis, 审稿人, 2018-今
PacificVIS, 审稿人, 2018-今
IEEE TVCG 审稿人, 2018-今
IEEE TBD, 审稿人, 2018-今
软件学报, 审稿人, 2017-今
图象图形学报, 审稿人, 2017-今
CAD学报, 审稿人, 2017-今
Publications (论文) (完整论文列表见谷歌学术)
在审论文- 李杰*, 马欣莹, 赵丹宁, 谭怀联
基于表征学习的时空态势可视探索.
CAD & CG学报, 2023. (已录用, 中文CCFA)
- Huan yang, Jie Li*, Siming Chen.
TopicRefiner: Coherence-guided Steerable LDA for Visual Topic Enhancement.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics , 10.1109/TVCG.2023.3266890, 2023. (CCFA, Accepted)
- Jie Li*, Huailian Tan, Wentao Huang.
Active Pattern Classification for Automatic Visual Exploration of Multi-Dimensional Data. Applied Sciences.
Applied Sciences , 12(22), 11386, 2022. (SCI Q3)
- Jie Li* and Chunqi Zhou.
Incorporation of Human Knowledge into Data Embeddings to Improve Pattern Significance and Interpretability.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics , 29(1):723-733, 2023. (CCFA, Recommended by IEEEVIS'22)
- Jie Li*, Yongjian Sun, Zhenhuan Lei, Siming Chen, GennadyAndrienko, NataliaAndrienko, Wei Chen.
A Hybrid Prediction and Search Approach for Flexible and Efficient Exploration of Big Data.
Journal of Visualization, 2022. (SCI Q4, Recommended by ChinaVIS'22)
- YongjianSun, Jie Li*, Siming Chen, GennadyAndrienko, NataliaAndrienko, KangZhang.
A learning-based approach for efficient visualization construction.
Visual Informatics, 6(1):14-25, 2022. (SCI Q4)
- Jiazhi Xia*, Jie Li*, Siming Chen, Hongxing Qin.
可视化与人工智能交叉研究综述.
中国科学, 51(11):1777-1801, 2021. (中文CCFA)
- Yitong He, Jie Li*, Wentao Huang, Xing Gao, Kang Zhang.
大规模接警日志语义时空模式交互探索.
CAD & CG学报, 33(4):2021. (中文CCFA)
- Peng Xie, Wenyuan Tao, Jie Li*, Wentao Huang, Siming Chen.
Exploring Multi-dimensional Data via Subset Embedding.
Computer Graphics Forum, 40(3):75-86, 2021. (CCFB, Recommended by EuroVIS 2021)
- Siming Chen, Natalia Andrienko, Gennady Andrienko, Jie Li, Xiaoru Yuan.
Co-Bridges: Pair-wise Visual Connection and Comparison for Multi-item Data Streams.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 27(2):1612-1622, 2021. (CCFA)
- Lu Yang, Jie Li, Wenhuan Lu, Yi Chen, Kang Zhang, and Yan Li
The influence of font scale on semantic expression of word cloud.
Journal of Visualization, 23(6):981-998, 2020. (SCI Q4).
- Siming Chen, Jie Li*, Gennady Andrienko, Natalia Andrienko, Yun Wang, Phong H. Nguyen, and Cagatay Turkay
Supporting Story Synthesis: Bridging the Gap between Visual Analytics and Storytelling.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 26(7):2499-2516, 2020. (CCFA)
- Jie Li, Siming Chen, Wei Chen, Gennady Andrienko, Natalia Andrienko
Semantics-Space-Time Cube: A Conceptual Framework for Systematic Analysis of Texts in Space and Time.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 26(4): 1789-1860, 2020. (CCFA)
- Mengxin Liu, Wenyuan Tao, Xiao Zhang, Yi Chen, Jie Li, Chungming Own
GO Loss: A Gaussian Distribution-Based Orthogonal Decomposition Loss for Classification.
Complexity, 2020. (SCI Q2)
- Xu Wang, Zuowei Cui, Lei Jiang, Wenhuanlu, Jie Li*
WordleNet: A Visualization Approach for Relationship Exploration in Document Collection.
Tsinghua Science and Technology, 25(3):384-400, 2020. (SCI Q3)
- Congmin Li, Jie Li*, Kang Zhang, Wenyuan Tao
面向签到日志的用户行为模式交互探索.
软件学报, 30(6):1-16, 2019. (中文CCFA)
- Jie Li, Siming Chen, Kang Zhang, Gennady Andrienko, Natalia Andrienko
COPE: Interactive Exploration of Co-occurrence Patterns in Spatial Time Series.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 25(8): 2554-2567, 2019. (CCFA)
- Mengjia Zhang, Kang Zhang, Jie Li*, Yina Li.
Visual Exploration of 3D Geospatial Networks in a Virtual Reality Environment.
The Computer Journal, 61(3):447-458, 2017. (CCFB)
- Jie Li, Zhao Xiao, Jun Kong.
A viewpoint based approach to the visual exploration of trajectory.
Journal of Visual Languages & Computing, 61(1):41-53, 2017. (SCI Q4)
- Jie Li, Zhao Xiao, Han-Qing Zhao, Zhao-Peng Meng, and Kang Zhang
Visual analytics of smogs in China.
Journal of Visualization, 19(3): 461-474, 2016. (SCI Q4)
- Jie Li, Zhaopeng Meng, Maolin Huang, Kang Zhang
An Interactive Visualization Approach to the Overview of Geoscience Data.
Journal of Visualization, 20(3): 433-451, 2016. (SCI Q4)
- Jie Li, Kang Zhang, Zhaopeng Meng.
Vismate: Interactive Visual Analysis of Station-based Observation Data on Climate Changes.
In Proceedings of IEEE VAST 2014, 133-142, 2014. (CCFA)
研究方向
- 社交媒体可视分析
挖掘大规模社交媒体数据集中的事件和模式; 研发高可用的智能分析工具; 研究人物画像建模、舆情挖掘、报告自动生成的关键技术; 构建交互式社交媒体分析理论。
我们已完成了英国脱欧、美国大选、Covide19疫情、足球世界杯期间等多个数据集分析工作。
本方向代表性工作:
Co-Bridges: Pair-wise Visual Connection and Comparison for Multi-item Data Streams (CCFA)
Supporting Story Synthesis: Bridging the Gap between Visual Analytics and Storytelling (CCFA)
Semantics-Space-Time Cube: A Conceptual Framework for Systematic Analysis of Texts in Space and Time (CCFA) - 多维时空数据可视分析
挖掘智慧城市\智能制造\公共安全等领域数据集中的模式和规律; 研究适用于交互式系统的机器学习算法; 研究具有高可扩展性、可用性的面向专业数据分析人员的分析工具。
我们已经完成了气候变化、环境监测、经济、城市交通、公共安全等领域的数据分析,形成多套带有深度分析算法的可视分析工具。
本方向代表性工作:
Incorporation of Human Knowledge into Data Embeddings to Improve Pattern Significance and Interpretability (CCFA)
COPE: Interactive Exploration of Co-occurrence Patterns in Spatial Time Series (CCFA)
Vismate: Interactive Visual Analysis of Station-based Observation Data on Climate Changes (CCFA)
Exploring Multi-dimensional Data via Subset Embedding (CCFB)
- 人监督机器学习
构建交互式工具支持用户对机器学习算法的直观控制; 利用人的主观经验来克服机器学习在结果准确性、参数设置、结果可解释性等方面的不足; 研究可结合用户知识的交互式机器学习算法; 研发高可用的交互式算法控制工具。
我们正在开展一项相关的研究工作。
本方向代表性工作:
TopicRefiner: Coherence-guided Steerable LDA for Exact Topic Extraction (CCFA)
- 大数据可视化索引
训练AI模型来拟合用户交互和可视化输出之间的关系,以跳过数据遍历和加速数据可视化的构建; 研究新型可视化索引架构; 研发基于不同AI模型的可视化索引技术。
我们已经完成了面向多维时空数据的大规模学习型可视化索引技术。
本方向代表性工作:
A learning-based approach for efficient visualization construction (SCI)
A Hybrid Prediction and Search Approach for Flexible and Efficient Exploration of Big Data (SCI)
基于表征学习的时空态势可视探索 (CCFA中文 在审)
- 深度学习模型可视化
将构建可视化来揭示AI训练执行过程以帮助用户充分了解模型能力; 具体将揭示模型的准确性、鲁棒性、脆弱性等方面的信息。
研究基于智能化算法的AI模型视觉表达方法; 研究AI模型高效诊断算法; 研究AI模型的优化/重训/调优方法。
我们正在开展一项相关研究工作
本方向代表性工作:
学生情况
在读学生- 郑万杰, 潜空间探索
论文:TBA
- 于海, 动态属性图可视分析
论文:TBA
- 雷振环, 深度模型可视化
论文:TBA
- 沈天舒, 多属性社交媒体可视化
论文:TBA
- 匡杰龙, 深度模型可视化
论文:TBA
- 刘杰, 多维数据可视分析
论文:TBA
- 张同, 知识和数据联合驱动可视分析
论文:TBA
- 洪一搏, 基于潜空间可视分析
论文:TBA
- 刘庆元, 生成模型潜空间可视化
论文:TBA
- 樊秋晨, 可解释社交媒体语义挖掘
论文:TBA
- 周春奇(中国银行)
论文:Incorporation of Human Knowledge into Data Embeddings to Improve Pattern Significance and Interpretability (CCF A)
- 谭淮联(科大讯飞)
论文:Active Pattern Classification for Automatic Visual Data Exploration(SCI Q3)
- 艾力亚尔(中国人民银行(乌鲁木齐))
论文:RobustMap: Interactive Exploration of DNN Robustness in Generative Low-dimensional Latent Space (在审)
- 孙永建(华为)
论文:A learning-based approach for efficient visualization construction(SCI Q4)
论文:A Hybrid Prediction and Search Approach for Flexible and Efficient Exploration of Big Data(SCI Q4)
- 解鹏 (京东)
论文:Exploring Multi-dimensional Data via Subset Embedding (CCF B)
- 赵丹宁 (字节)
论文:基于表征学习的时空态势可视探索 (在审)
- 曾贻馨 (中国航空工业集团成都飞机设计研究所)
论文:Human-steerable LDA for Exact Topics Extraction (第二轮审查)
- 黄文韬 ()
论文:Active Pattern Classification for Automatic Visual Data Exploration
- 高星(河北工程技术学院, 教师)
论文:Integrated Visual Analytics Framework for Evolution of Physical and Cyber-Events
- 叶一舟(中船重工707研究所)
论文:
- 王旭(天津市公安局)
论文:WordleNet: A Visualization Approach for Relationship Exploration in Document Collection (SCI,Q3)
- 杨璐(中国电力科学研究院)
论文:The Inuence of Font Scale on Semantic Expression of Word Cloud (SCI,Q4)
- 贺一桐(航天科技四维测绘)
论文:大规模接警日志语义时空模式交互探索 (CCF A中文)
- 李丛敏(渤海银行)
论文:面向签到日志的用户行为模式交互探索 (CCF A中文)
- 杨宇龙(新浪微博)
论文:A Human-as-Sensors Approach to API Documentation Integration and Its Effects on Novice Programmers (CCF B)