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所属方向: 可视化、分析与数据理解

ML/AI 模型可视化与可解释分析

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问题/痛点

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2025

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help研究问题ML/AI 模型可视化与可解释分析

如何通过微型可视化（嵌入文本的小型图表）提升数据丰富文档的阅读和分析效率？

CHI '25

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使用大语言模型（LLMs）如何实现基于文本的自动化数据洞察提取和可视化？

CHI '25

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模块化的微型可视化框架设计如何支持灵活扩展和未来优化？

CHI '25

lightbulb现实痛点ML/AI 模型可视化与可解释分析

复杂数据文档缺乏直观可视化，用户难以快速理解数据洞察。

CHI '25

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深度学习模型能否捕捉到复杂信息可视化任务中的人类相似性判断？

CHI '25

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不同深度特征模型在处理散点图和基础可视化元素（如颜色、大小、形状）的相似性判断中的表现如何？

CHI '25

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预训练权重和深度学习网络架构在优化信息可视化相似性指标中的作用有多大？

CHI '25

lightbulb现实痛点ML/AI 模型可视化与可解释分析

用户在搜索或设计数据可视化时难以快速获得准确的相似性判断。

CHI '25

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基于大语言模型（LLMs）的系统如何有效支持研究问题的具体化和研究路径的多样化？

CHI '25

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结合节点可视化界面与文献支持的工具，能否提升研究计划生成的效率和质量？

CHI '25

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研究者缺乏工具支持从初期构想到具体研究计划的高效转化。

CHI '25

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如何通过交互式可视化工具帮助非技术背景用户理解和选择适合的回归模型？

IUI '24

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交互式可视化工具如何支持从性能、实例和特征三个维度综合分析模型？

IUI '24

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在医疗情境中，如何增强机器学习模型的可解释性以支持高风险决策？

IUI '24

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非技术背景的医疗用户难以选择和理解预测模型。

IUI '24

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如何在大规模交通检测器数据中，解决传统可视化技术如过度绘制和降维的问题？

IUI '24Improving Interactive Visualization of Large-Scale Traffic Detector Data Using Machine Learning

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能否通过结合机器学习（如局部异常因子和混合型数据聚类技术）提升非专家用户探索交通数据的能力？

IUI '24Improving Interactive Visualization of Large-Scale Traffic Detector Data Using Machine Learning

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增强的机器学习可视化系统是否能显著提升用户识别交通异常和数据模式的效率与效果？

IUI '24Improving Interactive Visualization of Large-Scale Traffic Detector Data Using Machine Learning

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交通管理中，检测器数据难以直观地发现异常和模式。

IUI '24Improving Interactive Visualization of Large-Scale Traffic Detector Data Using Machine Learning

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用户的问题需求如何影响信息可视化中的视觉显著性（saliency）？

CHI '24

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是否可以通过深度学习模型预测任务驱动（问题导向）的视觉显著性区域？

CHI '24

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设计怎样的数据集才能有效研究信息需求与视觉显著性的关系？

CHI '24

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用户不知道如何快速找到可视化中的关键信息来回答问题。

CHI '24

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如何使用大语言模型（LLM）将自然语言描述转化为可执行的辅助测试计划？

CHI '24

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AXNav系统如何在UI频繁变化的情况下动态调整测试计划以提高灵活性？

CHI '24

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可视化输出（如带注释的交互式视频）能否有效提升辅助测试的效率和准确性？

CHI '24

lightbulb现实痛点ML/AI 模型可视化与可解释分析

开发者难以高效地测试和优化应用的辅助功能支持。

CHI '24

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如何在机器学习推理阶段量化和可视化碳排放强度？

CSCW '23Visualizing the Carbon Intensity of Machine Learning Inference for Image Analysis on TensorFlow Hub

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在TensorFlow Hub上传的图像分类模型中，不同模型的推理过程如何影响碳排放？

CSCW '23Visualizing the Carbon Intensity of Machine Learning Inference for Image Analysis on TensorFlow Hub

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交互式可视化工具如何帮助开发者理解模型推理的碳排放分布？

CSCW '23Visualizing the Carbon Intensity of Machine Learning Inference for Image Analysis on TensorFlow Hub

lightbulb现实痛点ML/AI 模型可视化与可解释分析

开发者无法直观了解机器学习推理阶段的碳排放量，影响可持续开发。

CSCW '23Visualizing the Carbon Intensity of Machine Learning Inference for Image Analysis on TensorFlow Hub

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如何通过交互式可视化分析检测和缓解机器学习模型中的系统性盲点错误？

CHI '23

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相对概念关联（RCA）等统计方法在发现和解决模型偏误中的作用是什么？

CHI '23

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多模块交互框架如何支持用户识别并修正机器学习模型中的概念偏误？

CHI '23

lightbulb现实痛点ML/AI 模型可视化与可解释分析

机器学习模型因训练数据偏差易导致系统性错误，影响高风险领域。

CHI '23

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如何通过学习用户偏好数据来优化图表布局参数？

CHI '21

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使用配对比较的用户数据是否可以提升图表布局质量评估的准确性？

CHI '21

help研究问题ML/AI 模型可视化与可解释分析

机器学习模型是否能够比基于手工规则的方法更有效地捕捉图表布局中的用户偏好？

CHI '21

lightbulb现实痛点ML/AI 模型可视化与可解释分析

用户需耗时手动调整图表布局，效率低且效果难以保证。

CHI '21

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