比利时鲁汶大学全奖博士招生

应用于多层网络的可视化分析博士职位

鲁汶大学视觉数据分析研究小组是生物科学工程学院生物系统系的一部分。该小组通过使用视觉分析和拓扑数据分析，专注于生物和农业科学领域的复杂数据探索。该小组目前正在寻找一名充满活力和积极性高的博士生。

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项目

网络和图形——包括静态和动态——在数据科学中发挥着重要作用。它们不仅可以表示主要的关系数据（例如基因相互作用），而且许多算法生成网络作为中间或最终输出（例如DBSCAN聚类和拓扑数据分析）。特别是，在对（生物和其他）系统进行整体研究时，这些数据结构至关重要。

我们可以定量比较不同分辨率的网络，并区分拓扑结构的变化和节点和链路本身特性的变化。尽管有许多衡量标准（包括程度、接近度、介数等）可以做到这一点，但它们主要关注差异的数量，但未能真正了解差异的质量。我们希望专注于对网络的定性理解，而不仅仅是定量理解。

我们希望开发一个人在环视觉分析工具包，以支持用户深入探索两个或多个网络之间的差异。视觉分析（VA）通常被描述为由视觉界面促进的分析推理科学，一方面将交互式数据可视化和新颖的视觉设计与机器学习相结合。

该方法将包括自定义视觉设计、兴趣特征的定义和实现，以及拓扑数据分析的新距离度量的定义。这将应用于不同类型的多层网络（例如，具有/不具有二维或二维以上的排序）。

关键词：图，网络，拓扑数据分析，可视化分析，数据可视化，多层网络

关于多层网络和拓扑数据分析主题的示例论文：

McGee等人，《多层网络可视化技术的现状》。计算机图形学论坛38，第6期（2019）：125–49。https://doi.org/10.1111/cgf.13610

Lum等人使用拓扑从复杂数据的形状中提取见解。《科学报告3》（2013）：1236。https://doi.org/10.1038/srep01236

Profiel

理想的候选人

拥有计算机科学、生物科学工程或类似专业的硕士学位，成绩优异（必需）

对网络分析/图论有着扎实的理解，并在通用数据可视化原理和技术方面有着坚实的基础

具有拓扑数据分析（TDA）方面的经验

具有良好的编程和数据分析技能（包括使用Python和Javascript（如果可能的话））

可以独立工作，也可以作为跨领域合作研究团队的一员

精通英语口语和书面表达，具有出色的沟通和多任务处理能力，团队合作精神强，积极主动，注重结果。

申请

感兴趣的候选人应提交以下材料：

简历

文凭的数字副本，包括所修课程和成绩的列表

2或3名裁判的联系方式

激励信，其中详细说明了他们申请该职位的原因，并清楚地说明了过去在该领域可能的经验。

Aanbod

一个全额资助的全职博士职位，为期一年；经过积极评估后，合同可以延长三年（总共四年）

信任、（国际）合作和承诺至关重要的工作环境

一个优秀的年轻、刺激和支持的国际研究环境

在一流大学接受高水平的科学培训；学术、专题和软技能培训。

可视化数据分析实验室

生物系统部

Interesse

有关此机会的更多信息，请联系Jan Aerts教授，电话：+32 16 32 21 40，邮件：jan.aerts@kuleuven.be.

KU Leuven致力于营造一个包容、尊重和社会安全的环境。我们将个人和群体之间的多样性视为一种资产。开放的对话和观点的差异对于雄心勃勃的研究和教育环境至关重要。在我们对机会平等的承诺中，我们认识到历史不平等的后果。我们不接受基于但不限于性别认同和表达、性取向、年龄、种族或民族背景、肤色、宗教和哲学多样性、神经分化、就业残疾、健康或社会经济地位的任何形式的歧视。对于有关可访问性或提供的支持的问题，我们很乐意通过此电子邮件地址为您提供帮助。

应用程序链接：https://www.kuleuven.be/personeel/jobsite/jobs/60288125

转自：“科研doge”微信公众号

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