摘要数据可视化技术可借助人脑的视觉思文能力,帮助人们理解大量的数据信息,发现数据中隐含的规律,从而提高数据的使用效率。面对大数据深奥的面貌,如何才能让大型数据集变得亲切和易于理解,可视化无疑是最有效的途径。对大数据背景下的社交网络数据可视化应用展开研究,将有助于我们发展和创新数据可视化技术。22014
本文主要研究应用Gephi、D3.js这两种数据可视化的工具,来实现对Twitter的社交网络数据进行可视化展示。主要的研究成果如下:
(1)    介绍了数据可视化的基本概念;
(2)    介绍了Gephi和D3.js两种可视化工具的安装和使用,分析了两种工具的整体组成结构;
(3)    介绍了Twitter数据的初步分析与筛选所选用的数据的方式;
(4)    利用Gephi和D3.js两种可视化工具分别对数据进行了可视化的成果展示,并对展示的成果的数据之间的相互关系做出进一步分析。
关键字    社交网络   大数据   可视化  
 毕业论文设计说明书(论文)外文摘要
Title  Analysis and Display of  Dynamic social network data                                             
Abstract
Data visualization technology can take advantage of the visual capabilities of the human brain’s thinking, to help people understand a lot of data, found that the data implied law, thereby improving efficiency in the use of data. In the face of the esoteric Big Data, and how to make large data sets become intimate and easy to understand, visualization is undoubtedly the most effective way. It will help us to develop and  innovate the data visualization techniques, if we expend research of the visualization applications of the social network data under the background of large data.
The paper studies two data visualization tools which is the application of Gephi and D3.js to achieve the visualization display of the social network data of Twitter. The main results are as follows:
(1)     Introduce the basic concepts of data visualization.
(2)     Describe the installation and use of two visualization tools which is Gephi and D3.js and analyze the overall composition structure of the two tools.
(3)     Introduce the preliminary analysis of the data and how select the data which is you want.
(4)     Use the two visualization tools to show the result, and to make future research of the relationship of the data on the result.
Keywords  Social Network    Big Data    Visualization
 目   次
1 绪论    1
1.1    数据可视化概述    1
1.1.1 数据可视化的基本概念    1
1.1.2 数据可视化的主要宗旨    1
1.1.3 数据可视化的适用范围    1
1.1.4 数据可视化技术的主要特点    2
1.2    数据可视化的技术概念    3
1.2.1 数据空间    3
1.2.2 数据开发    3
1.2.3 数据分析    3
1.2.4 数据可视化    4
1.3 数据挖掘技术的简介    4
1.4    课题研究的主要内容    4
1.5 章节安排    5
1.6    本章小结    5
2 两种可视化工具的介绍    6
2.1 GEPHI的简要介绍    6
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