李杰 (Jie Li)
特聘研究员 英才副教授 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

• 研究方向为大数据可视分析
• 现为CSIG-VIS常务委员、CCF-CHI执行委员、CCF-CAD&CG执行委员
• 在TVCG、IEEEVIS、中国科学、软件学报等CCFA类期刊和会议发表论文10余篇, 论文总数50余篇
• 主持国家级和省部级项目10余项, 连续无间断主持3项国自然（青年1项、面上2项）
• 获得各类学术奖励、竞赛奖励、个人荣誉20余次
• 连续参与组织PacificVIS、ChinaVIS、VINCI等多个高水平学术会议
• 担任20余个高水平学术会议和期刊的程序委员和编委
• 入选“北洋青年骨干教师”计划

当前聚焦基于生成数据的深度学习模型/大模型可视分析，招收对大数据可视分析、人工智能、社交媒体/智慧城市/公共安全大数据分析有兴趣的学生（本科、硕士、博士）
联系前请从我的工作介绍和TVCG了解我的方向和可视分析，我的指导方式可阅读至学生的一封信

个人经历

• 2015 - 今, 副教授/英才副教授/特聘研究员, 天津大学智能与计算学部, 中国.

• 2017 - 2018, 博士后, Fraunhofer IAIS研究所, 德国. 导师: Prof. Dr. Gennady Andrienko 和 Prof. Dr. Natalia Andrienko
  

• 2012 - 2015, 博士, 天津大学计算机学院, 中国. 导师: Prof. Kang Zhang (张康)
  

• 2008 - 2012, 研究员（Research Scientist）, 国家海洋技术中心, 中国.

• 2006 - 2008, 硕士, 计算机学院, 天津大学, 中国.

• 2002 - 2008, 本科, 软件学院, 天津大学, 中国.

教学

• 数据库原理, 2018-今 (本科大类基础课、专业核心课)

• 智能数据分析, 2025-今 (本科选修)
  

• 大数据分析, 2021-今 (研究生必修)
  

• 深度学习, 2020-今 (研究生选修)
  

个人荣誉

• 英才副教授/特聘研究员, 天津大学, 2024-今

• 北洋青年骨干教师, 天津大学, 2020-今

教学科研获奖

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 国赛二等奖, E-api接口开放平台

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 国赛二等奖, MyLLM-垂直领域大模型迁移适配一体化平台

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 国赛三等奖, 银河维修厂—车辆维修交互设计

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 国赛三等奖, Virtual Dress Assessment System

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 国赛三等奖, 智行视界-基于对抗生成与鲁棒性检测的可信自动驾驶技术

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 省赛一等奖, 银河维修厂—车辆维修交互设计

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 省赛一等奖, Virtual Dress Assessment System

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 省赛一等奖, E-api接口开放平台

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 省赛二等奖, MyLLM-垂直领域大模型迁移适配一体化平台

• 2024中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 省赛三等奖, 智行视界-基于对抗生成与鲁棒性检测的可信自动驾驶技术

• 2023中国大学生计算机设计大赛(教育部A类赛事), 国赛二等奖, E-Map:基于国家自然科学基金的科研热点研究

• 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
  

• 2021-2023, 浏览器安全大数据可视化系统设计, CEIEC-2020-ZM02-0132, 工信部项目, 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

• 2024-2025, 基于FineBI的数据库系统课程，教育部协同育人项目，主持
  

• 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

• EuroVIS, 程序委员, 2024-今

• JapanVIS, 程序委员, 2024-今

• BigVIS, 程序委员, 2024-今

• 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

社会服务

• 天津市公安系统, 大数据专家, 2023-今

• 中国电信, 深度学习培训专家, 2023-今

Publications （论文） (完整论文列表见谷歌学术)

• Jie Liu, Jie Li*.
  Generative Model-assisted Sample Selection for Interest-driven Visual Analytics.
  Visual Informatics, 2024. (SCI Q3)
  

• Jie Li*, Jielong Kuang.
  RobustMap: Visual Exploration of DNN Adversarial Robustness in Generative Latent Space.
  IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 10.1109/TVCG.2024.3471551, 2024. (CCFA)
  

• 戴宗超, 李杰*, 张扬, 雷振环
  基于生成式特征图的深度学习模型局部性能可视分析方法.
  CAD & CG学报, 2024. (中文CCFA)
  

• 刘陈一, 李杰*, 沈天舒
  面向多属性文档的精细化语义模式交互探索方法.
  CAD & CG学报, 2024. (中文CCFA)
  

• Yang Zhang, Jie Li*, Chao Xu.
  ChemNav: An Interactive Visual Tool to Navigate in the Latent Space for Chemical Molecules Discovery.
  Visual Informatics, 2024. (SCI Q3)
  

• Tong Zhang, Jie Li*, Chao Xu.
  Visual Exploration of Multi-dimensional Data via Rule-based Sample Embedding.
  Visual Informatics, 2024. (SCI Q3)
  

• Zhengyang Li, Jie Li*, Xinying Ma.
  Representing Multi-dimensional Data as Graph to Visualize and Analyze Subset Communities.
  Journal of Visualization, 2024. (SCI Q4, Recommended by ChinaVIS'24)
  

• Qiuchen Fan, Jie Li*
  Steerable Neural Topic Modeling.
  In Proceedings of Vinci'24, 2024.
  

• Wanjie Zheng, Jie Li*, Yang Zhang.
  Desirable Molecule Discovery via Generative Latent Space Exploration.
  Visual Informatics, 2023. (SCI Q3)
  

• Yang Zhang, Jie Li*, Chao Xu
  Graph-based Latent Space Traversal for New Molecules Discovery.
  In Proceedings of Vinci'23, 2023.
  

• 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. (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 Q3)
  

• 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 Q1)
  

• 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)
  

研究方向

• 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。
  我们已完成了DNN鲁棒性可视分析等相关工作，并正在开展面向大模型的研究。
  本方向代表性工作:
  RobustMap: Visual Exploration of DNN Adversarial Robustness in Generative Latent Space (CCFA)
  基于生成式特征图的深度学习模型局部性能可视分析方法(中文CCFA)
  

• 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)
  TopicRefiner: Coherence-guided Steerable LDA for Exact Topic Extraction (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)
  

学生情况

• 匡杰龙, 深度模型可视化

  论文：RobustMap: Visual Exploration of DNN Adversarial Robustness in Generative Latent Space

• 刘杰, 多维数据可视分析

  论文：Generative Model-assisted Sample Selection for Interest-driven Visual Analytics

• 张同, 知识和数据联合驱动可视分析

  论文：Visual Exploration of Multi-dimensional Data via Rule-based Sample Embedding.

• 樊秋晨, 可解释社交媒体语义挖掘

  论文：Steerable Neural Topic Modeling

• 陈依琳, 知识驱动可视分析

  论文：

• 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

• 王红阳, 理想生成样本探索

  论文：TBA

• 马欣莹, 基于生成模型的深度学习模型评估

  论文：基于表征学习的时空态势可视探索

• 张扬, 生成模型潜空间可视化

  论文：ChemNav: An Interactive Visual Tool to Navigate in the Latent Space for Chemical Molecules Discovery.
  论文：Graph-based Latent Space Traversal for New Molecules Discovery.
  

• 王晓宇, 基于大模型的文档分析

  论文：TBA

• 杨硕, 大模型鲁棒性可视分析

  论文：TBA

• 李正阳, 可解释社交媒体语义挖掘

  论文：Uniform Exploration of Dynamic Attributed Graph via Embedded Community Comparison

• 戴宗超, 可解释社交媒体语义挖掘

  论文：基于生成式特征图的深度学习模型局部性能可视分析方法.

• 曾子誉, 可解释社交媒体语义挖掘

  论文：TBA

• 郑万杰 ()

  论文：Desirable Molecule Discovery via Generative Latent Space Exploration.

• 于海 (字节跳动)

  论文：Uniform Exploration of Dynamic Attributed Graph via Embedded Community Comparison

• 雷振环 (百度)

  论文：基于生成式特征图的深度学习模型局部性能可视分析方法

• 沈天舒 (华为)

  论文：面向多属性文档的精细化语义模式交互探索方法.

• 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)

  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

• 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 (招商局金融科技)

  论文：Active Pattern Classification for Automatic Visual Data Exploration

• 高星 (华为)

  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

• 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

• 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

• 杨宇龙 (新浪微博)

  论文：A Human-as-Sensors Approach to API Documentation Integration and Its Effects on Novice Programmers