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结论 14
致谢 15
参考文献 16
1 绪论
1.1 研究的目的与意义
时空数据可视化是指利用图形化方法将数据生动地呈现出来，从而更加明确地传递信息。它彻底改变了以往数据很难被理解与表达的缺陷，通过视觉冲击，从而大幅提高数据的张力以及认知交流的效率。
在真实世界中，仅用单一事件无法完整描述空间物体的变化。因此，时空数据必须能够被分解，量测并展现。现代的数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术,将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术[1]，它把单一的数据看成是图像中的一个点，而数据库中的全部数据则在宏观上组成了可视化的图像，并且可以使用多文向量来表示数据的不同属性，这样一来可以使得人们能够更为细致地以不同的文度视角来观测数据集。
社交网络探讨的是人与人在虚拟网络中的内在逻辑。它是指以个体为节点，以网络互动而建立起的联系。以微博为首的社交网络的迅速崛起彻底改变了网络互连的密度，并且使得资源的传播以及分享也变得更加快速。因此研究微博网络中传递的信息具有非常重要的意义。
一方面，微博每天能够收集到大量的即时信息，如突发性新闻，娱乐圈爆料等，对改变真实世界的信息流通方式有着深远的意义。尤其是在突发性新闻方面，微博取代了其它新闻媒介，成为即时消息传递的首选方式。例如，在击毙本•拉登后，第一时间把这个信息传递到全球各地的不是传统的新闻媒体，而是推特。
另一方面，在微博上发布的消息不仅具有即时性，在宏观上也是真实社会的写照，反映了现实世界中的真实情况。把这些微博信息挖掘出来并加以分析，能够还原出社会的真实面貌。例如，Aron Culotta通过长期在推特中挖掘 “流感”，“头痛”等字眼，来对流感爆发的可能性进行推测。令人惊讶的是，他通过追踪的数据而创建的预测流感爆发的模型与与美国当局防控中心得到的结果有着惊人的相似。再比如，2012年7月份，首都北京迎来了近百年来最为壮观的一场暴雨，数百万人口的正常生活因此受到了牵连，许多地势较低的区域都被雨水覆盖。暴风雨爆发期间，在新浪上以“北京”和“暴雨”进行相关搜索，并对数据进行追踪调查，便可以在绘制出暴风雨爆发期间积水分布区域，能够大体上看出雨水覆盖的分布情况，如下图所示。
尽管微博讯息并不是精确的，只是大概地反映了现实生活的一个轮廓，但大量数据叠加起来，就可以很好地展现现实世界。并且它拥有很高的即时性，使得人们可以很轻松地采集到自己需要的信息，从而进行相关研究，这些都是传统数据采集方式所不能相比的。
总而言之，微博上的信息具有海量、复杂且多样等特点，使用可视化的工具对其进行研究，展示，是一个具有广大应用前景的趋势。
1.2 社交网络数据可视化的研究现状
1.3 论文结构
本篇论文总体结构概括如下：
第一章简单介绍了时空数据可视化的概念及意义，以及数据可视化国内外目前研究的成果。
第二章主要介绍了什么是具有时空信息的数据，并对网络数据的来源和网络数据的存储进行了相关阐述，还介绍了一些可视化技术的基本概念，以及如何使用Echarts工具，基本上实现了时空数据的可视化。
第三章主要介绍了对时空数据可视化的研究，探究了什么是趋同效应，趋同效应在宏观上促使了群体智能产生，并对微博使用者的网络习惯与群体智能的相似性进行阐述。
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