編者按：如何能挑選到一個合適的住房是大多數人都十分關心的問題， 價格、樓層、面積、所處位置等等因素都是我們考慮的重點。 浙江大學ZJUVIS視覺化研究小組與微軟亞洲研究院城市計算組聯手開發了一套線上住房選址可視分析系統ReACH， 它能通過後端資料採擷和前端視覺化設計讓選房子這件事變得簡單高效。 想知道是怎麼回事嗎？那就一起來看看吧！本文轉自公眾號“微軟學術合作”。
請設想這樣一個情境：在中關村工作了三年的你， 想要擁有自己的小家。 你可能會有這樣的需求：早高峰時要在半小時內到達丹棱街5號，
這些購房、租房者在挑選住房時產生的需求可分為兩類， 一類與價格、面積、樓層等住宅的內部屬性相關， 另一類則與所處位置、地標位置的可達性等住宅的地理屬性相關。
第二類需求非常重要， 現有的線上租房售房系統卻未對其給予足夠重視。 它們往往以機械的方式來滿足這些需求， 譬如篩選出距離某個地點幾公里內的住宅。 但是， 直線距離在複雜城市環境中並無太多應用價值， 多變的路況使得城市兩點之間的通勤時間會以一天或一周為週期發生變化， 這在北上廣深等超級城市中更為明顯。
目前常見的線上租房售房系統
由巫英才老師率領的浙江大學ZJUVIS視覺化研究小組， 與鄭宇博士率領的微軟亞洲研究院城市計算組聯手， 為這類需求提供了一個解決方案。 他們合作的論文已被ACM CHI 2018接受。 作為人機交互領域的頂級會議之一， CHI大會關注人與技術的融合， 創新的人機對話模式，
巫英才老師與浙江大學ZJUVIS視覺化研究小組
鄭宇博士（前排中間）與微軟亞洲研究院城市計算組
如何選址
從第二類需求出發， 研究團隊開發了一套線上住房選址可視分析系統。 將價格、面積、臥室數量等要包括在內的同時， 重點考慮了在地理決策中佔據重要地位的地標位置可達性（Reachability）。
如何讓用戶清晰、自然地表達在可達性方面的需求呢？研究團隊利用時間線的形式， 允許用戶通過滾動、點擊、拖拽等直觀的對話模式建立自己的行程， 如“8:30從家出發，
ReACH使用介面， 包括時間線（左）、地圖（上）、排序（下）、願望單（右） 四個視圖
基於系統推薦， 使用者還可自行篩選符合行程的地點， 縮小位置集合。針對第一類需求，用戶可就價格、面積、完成行程所需時間等屬性的範圍進行調整，並按照個人偏好進行組合排序，從而找到自己的最佳住宅。
通過案例分析和使用者研究，系統的有效性已被驗證。
亮點一：後端資料採擷
上述過程的關鍵，在於高效可靠地計算出兩個位置之間的可達性，並實現可視分析系統的即時回饋。這並非易事，後端的資料採擷模組主要有以下兩個技術難點：
第一，海量資料帶來計算效率的難題。為了支持可達性的計算，研究團隊使用了兩個月的計程車記錄，資料量以十億計。在此前研究中，即使利用三台伺服器進行平行計算，也需要20多秒的時間，遠不能滿足可視分析系統即時流暢回饋的使用者需求。
第二，龐大資料的局部冗餘和全域稀疏。模型需通過指定時間內兩個地點間是否有直接連接的交通軌跡來判斷其可達性，但是有限的計程車無法實現城市中每一條道路的全天全時覆蓋，這種資料的稀疏性阻礙了可達性預測在整個城市範圍內的穩定性。倘若增加資料規模，又會遇到存儲和計算效率的瓶頸。
基於圖結構的可達性索引建立過程。左圖紅、藍兩條軌跡的公共部分可以被壓縮為右圖圖中綠色的邊
為了解決這些難點，研究團隊創新性地利用了圖結構存儲和索引海量軌跡資料，革新了先前的可達性計算模型。他們將連續的時間離散化成長度為k分鐘的時間片，並根據軌跡資料，在圖中保存每條道路每個時間片之間的可達狀況。對於可達性的查詢，他們在圖上進行帶剪枝的廣度優先搜索，尋找滿足時間限制條件的道路集合。由此，可達區域的查詢時間被壓縮到3秒以內。
Microsoft Azure雲計算平臺與服務亦在本研究中有很好的應用。計程車約每25秒記錄一次狀態，這樣的離散記錄並不能直接用於可達性計算。研究團隊將這些記錄投影到連續的路網上並補齊缺失的資料，使之成為連續軌跡。在這個過程中，Azure強大的平行計算能力被充分發揮。此前在單機上運行模型處理兩個月的資料，約需要連續計算一個多月，在遷移到Azure的Spark多機計算平臺上後，處理完整的資料集只需數天，極大地提高了研究初期反覆運算可達性模型時的設計效率。在後期，研究團隊將可視分析系統部署到Azure雲伺服器上，進一步加快了後端可達性資料採擷模組的計算效率，其成果也可從世界各地流暢地訪問。
亮點二：前端視覺化設計
研究團隊設計和開發的是一個新穎的可視分析系統，它基於時間線進行可視表達與交互。就前端的視覺化設計而言，也有兩大難點，研究團隊亦將其一一消化。
ReACH系統的視覺化設計。時間線視圖（左）幫助用戶直觀地建立可達性限制條件，地圖視圖（上）幫助用戶清晰地理解可達性計算結果，排序視圖（下）幫助用戶高效地篩選理想住宅
第一，如何清晰直觀地將可達性集成到視覺化設計中。可達性是一個抽象概念，理解它和背後的計算過程對於普通用戶來說並不容易。研究團隊選擇隱藏模型細節，創新性地以安排日程的形式來間接引導模型計算出滿足條件的住房。在時間線視圖中，用戶借由直觀交互建立某段時間內的行程，指定到達時間、到達地點的類型、出發時間等參數，以此來作為模型的輸入，從而計算得到可達區域，篩選出滿足條件的住房，可達性概率資訊也以熱力圖的形式呈現在地圖上，十分直觀。
第二，如何基於用戶個人偏好，綜合考慮多種屬性説明他們做出決策。研究團隊擴展了基於表格的LineUp多屬性可視排序技術，加入所有住宅在單個屬性上分佈的視覺化，並允許使用者直觀地對這些屬性的範圍進行篩選，避免用戶在對資料集一無所知的情況下設定過寬或過嚴的過濾條件。此外，系統還支援使用者將心儀住宅加入願望單，以便進一步對比分析。
視覺化研究+城市計算
鄭宇博士率領的微軟亞洲研究院城市計算組有著豐富的城市資料處理與挖掘經驗。浙江大學視覺化研究小組則擅長可視分析與人機交互，將使用者難以理解的資料採擷演算法，以視覺化編碼的形式直觀呈現。
在本工作中，兩個團隊各盡其能。城市計算組提供了對於軌跡資料的預處理與模型設計方面的支援，視覺化研究小組則主要負責改進可達性計算模型，以滿足可視介面的即時交互要求，並且設計實現了這一套基於可達性的視覺化住房選取系統。未來，該方法還可擴展應用於其他與可達性相關的可視選址問題，如商業選址、救護車站選址等。
近幾年來，兩個團隊緊密合作。2016年，他們合作開發了基於計程車軌跡的戶外大型看板投放可視分析系統SmartAdP，該論文被可視分析領域頂級會議IEEE VAST錄取。
論文地址：http://ieeexplore.ieee.org/document/7534856/
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縮小位置集合。針對第一類需求，用戶可就價格、面積、完成行程所需時間等屬性的範圍進行調整，並按照個人偏好進行組合排序，從而找到自己的最佳住宅。通過案例分析和使用者研究，系統的有效性已被驗證。
亮點一：後端資料採擷
上述過程的關鍵，在於高效可靠地計算出兩個位置之間的可達性，並實現可視分析系統的即時回饋。這並非易事，後端的資料採擷模組主要有以下兩個技術難點：
第一，海量資料帶來計算效率的難題。為了支持可達性的計算，研究團隊使用了兩個月的計程車記錄，資料量以十億計。在此前研究中，即使利用三台伺服器進行平行計算，也需要20多秒的時間，遠不能滿足可視分析系統即時流暢回饋的使用者需求。
第二，龐大資料的局部冗餘和全域稀疏。模型需通過指定時間內兩個地點間是否有直接連接的交通軌跡來判斷其可達性，但是有限的計程車無法實現城市中每一條道路的全天全時覆蓋，這種資料的稀疏性阻礙了可達性預測在整個城市範圍內的穩定性。倘若增加資料規模，又會遇到存儲和計算效率的瓶頸。
基於圖結構的可達性索引建立過程。左圖紅、藍兩條軌跡的公共部分可以被壓縮為右圖圖中綠色的邊
為了解決這些難點，研究團隊創新性地利用了圖結構存儲和索引海量軌跡資料，革新了先前的可達性計算模型。他們將連續的時間離散化成長度為k分鐘的時間片，並根據軌跡資料，在圖中保存每條道路每個時間片之間的可達狀況。對於可達性的查詢，他們在圖上進行帶剪枝的廣度優先搜索，尋找滿足時間限制條件的道路集合。由此，可達區域的查詢時間被壓縮到3秒以內。
Microsoft Azure雲計算平臺與服務亦在本研究中有很好的應用。計程車約每25秒記錄一次狀態，這樣的離散記錄並不能直接用於可達性計算。研究團隊將這些記錄投影到連續的路網上並補齊缺失的資料，使之成為連續軌跡。在這個過程中，Azure強大的平行計算能力被充分發揮。此前在單機上運行模型處理兩個月的資料，約需要連續計算一個多月，在遷移到Azure的Spark多機計算平臺上後，處理完整的資料集只需數天，極大地提高了研究初期反覆運算可達性模型時的設計效率。在後期，研究團隊將可視分析系統部署到Azure雲伺服器上，進一步加快了後端可達性資料採擷模組的計算效率，其成果也可從世界各地流暢地訪問。
亮點二：前端視覺化設計
研究團隊設計和開發的是一個新穎的可視分析系統，它基於時間線進行可視表達與交互。就前端的視覺化設計而言，也有兩大難點，研究團隊亦將其一一消化。
ReACH系統的視覺化設計。時間線視圖（左）幫助用戶直觀地建立可達性限制條件，地圖視圖（上）幫助用戶清晰地理解可達性計算結果，排序視圖（下）幫助用戶高效地篩選理想住宅
第一，如何清晰直觀地將可達性集成到視覺化設計中。可達性是一個抽象概念，理解它和背後的計算過程對於普通用戶來說並不容易。研究團隊選擇隱藏模型細節，創新性地以安排日程的形式來間接引導模型計算出滿足條件的住房。在時間線視圖中，用戶借由直觀交互建立某段時間內的行程，指定到達時間、到達地點的類型、出發時間等參數，以此來作為模型的輸入，從而計算得到可達區域，篩選出滿足條件的住房，可達性概率資訊也以熱力圖的形式呈現在地圖上，十分直觀。
第二，如何基於用戶個人偏好，綜合考慮多種屬性説明他們做出決策。研究團隊擴展了基於表格的LineUp多屬性可視排序技術，加入所有住宅在單個屬性上分佈的視覺化，並允許使用者直觀地對這些屬性的範圍進行篩選，避免用戶在對資料集一無所知的情況下設定過寬或過嚴的過濾條件。此外，系統還支援使用者將心儀住宅加入願望單，以便進一步對比分析。
視覺化研究+城市計算
鄭宇博士率領的微軟亞洲研究院城市計算組有著豐富的城市資料處理與挖掘經驗。浙江大學視覺化研究小組則擅長可視分析與人機交互，將使用者難以理解的資料採擷演算法，以視覺化編碼的形式直觀呈現。
在本工作中，兩個團隊各盡其能。城市計算組提供了對於軌跡資料的預處理與模型設計方面的支援，視覺化研究小組則主要負責改進可達性計算模型，以滿足可視介面的即時交互要求，並且設計實現了這一套基於可達性的視覺化住房選取系統。未來，該方法還可擴展應用於其他與可達性相關的可視選址問題，如商業選址、救護車站選址等。
近幾年來，兩個團隊緊密合作。2016年，他們合作開發了基於計程車軌跡的戶外大型看板投放可視分析系統SmartAdP，該論文被可視分析領域頂級會議IEEE VAST錄取。
論文地址：http://ieeexplore.ieee.org/document/7534856/
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