随着具有定位功能的移动智能设备的普及以及移动互联网社交应用的兴起,地理社交网络积累的数据日益庞大。该类数据反映人们线上线下活动规律,包含大量与人类生活、人际关系相关的信息,极具研究价值。本文针对地理社交网络数据量庞大、数据项复杂、难以直观表达等不足,以地理社交网络数据知识发现的应用需求为导向,结合信息可视化技术,设计并开发了一个地理社交网络数据的可视化分析系统,为相关行业用户和广大公众提供地理社交网络可视化分析的工具。论文主要工作内容和研究成果如下：1.从地理社交网络、空间数据存储、信息可视化、系统开发相关的技术和工具等四个方面,分析总结了可视化分析系统构建所涉及的基础理论与相关技术。首先,研究了地理社交网络的理论；然后,对比分析了空间数据存储的两种方式—关系型数据库和NoSQL数据库,进而对与本文密切相关的文档数据库MongoDB进行了详细的阐述,探讨了MongoDB的优良特性、应用场景等内容；接着,重点阐述了聚簇图、热力图、平行坐标、节点-链接图等可视化方法的基本原理；最后,简要阐述了系统开发相关的技术和工具。2.以地理社交网络数据知识发现的应用需求为导向,开展了系统的需求分析、总体设计、数据模型设计以及系统功能模块的设计工作,.实现了可视化分析系统。根据系统开发的基本目标,在用户权限、数据存储、查询、可视化方法选择等方面分析了系统的需求。在此基础上,提出了由用户层、业务逻辑层和数据存储层三部分组成的系统逻辑架构以及系统的物理架构。接着,对系统用户基本信息、位置、用户关系、类别等数据分别设计了相应的数据模型。通过数据管理、数据检索、可视化、统计分析等方面对系统进行了功能模块设计,最终实现的系统支持海量地理社交网络数据统计和可视化功能,综合利用聚簇图、热力图、节点-链接图、平行坐标、数据表格和直方图等多种可视化方法对地理社交网络数据进行可视化分析。3.以Foursquar e签到数据的分析为例,开展了地理社交网络数据的可视化分析示范应用。首先介绍了应用背景并对数据集进行了初步分析,之后从体系结构和主要功能两方面介绍了地理知识云平台GeoKSCloud,在此基础上,将本文实现的可视化分析系统集成与部署到地理知识云平台。借助动态链接视图的机制,综合利用多种可视化方法,对用户签到时间分布规律、签到地点分布规律、签到类别分布规律等内容提供了有效的分析手段,并对可视化结果进行了推理与分析。分析总结了5条较有实用价值的用户签到规律。应用实例结果表明,本文设计并实现的可视化分析系统具有良好的可用性和高效性。