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6 Echarts的简要使用以及图形的设计 30
6.1 Echarts的介绍以及引入方式 30
6.2 Echarts的实例方法以及核心选项 30
6.3 力导向布局图的设计和显示 31
7 试验分析与结论 34
7.1 Jfreechart图形及分析 34
7.2 Echarts图形及分析 36
8 心得与展望 37
致 谢 38
参考文献39
1 绪论
1.1 社交网络大数据背景
随着Internet以及网络信息化技术的迅速发展，社交网络大规模兴起，越来越多的人都愿意在这个交互的时代分享自己的见闻感受，每个人都是数据源，在通过手机、pad、电脑以及各种电子设备在网上进行的每个操作都在创造信息和传播信息，这样就使得网络上的信息数据量以极快的速度增长，统计数据量以PB（1024TB）级，表现为海量统计数据[1]。像国外Facebook已经拥有上亿的用户，其全球活跃用户普及率为51%。也就是说，在2013年的第一个季度里，全球大约有一半网民每月至少会访问一次该网站。以及国内的新浪微博用户数量已经超过了五亿。人数急剧增多的同时，仅仅使用文字和表格已无法展现数据的内部结构，人们需要新的方法展示社会网络从而挖掘出社交网络中个人信息的潜在价值，信息可视化技术正是解决上述难题的重要手段之一。这些由计算机产生的中间数据都需要进行可视化处理，以求达到辅助分析、再现客观的目的[2]。
在如今的信息社会中，是否能够掌握到更多的用户信息是抢占市场的关键，有很多大型公司已经在做社交网络方面的数据收集以及初步的数据分析，他们通过分析结果为公司带来无形的收益。
1.2 社交网络数据可视化的概念和意义
社会网络可视化是融合社会网络分析、可视化这两个不同学科知识的研究领域。它以社会网络分析理论和统计方法为基础，借助可视化静态显示技术协助人们对社会网络进行观测分析，同时也通过可视化动态交互技术来帮助人们进一步挖掘社会网络中的潜在规律[3]。
从企业的角度来看，数据可视化将抽象的数据集成显示成为可见的图形或图像,显示数据之间的比较、关联以及走势关系,有效揭示出大量数据的变化趋势,从而为理解那些大量复杂的抽象数据信息,为许多商业公司决策支持提供帮助。
从社会上更众多的领域来看，社会网络可视化技术不仅可以帮助人们加深对社会网络结构的理解，而且能科学高效地揭示、反映社会网络中各种复杂关系，因此它对生物医学、社会科学等众多领域的研究都有重要意义。
1.3 社交网络数据可视化的现状和发展
1.4 本文的主要工作及章节安排
1.4.1 本文的主要工作
本课题研究的基本问题是如何把社交网络的海量数据获取到数据库中并使用合适的可视化工具将其显示成图形。
结合课题的要求，本文着重描述的是从数据源到最终图形生成的一个完整的过程，即：如何发现数据—用什么方式获取数据—怎样合理地存储数据—如何对数据进行预处理—怎样把包装好的数据显示成图形。
主要是把社交网络上的数据当做一种原料，通过一步接一步的加工可以把这种原料生产成想要的形式。在每个步骤中详细介绍了这个步骤为什么是必然要进行、用什么方式完成这个步骤是最好的以及此步骤和之前或者之后的步骤之间的关系是怎样的。
1.4.2 本文组织
第一章 绪论
主要是对于本课题社交网络数据可视化的一些背景介绍、发展形势以及对于全文工作的概述。
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