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社交网络对于个人及社会的重要性日益凸显。随着社交网络数据规模的不断扩大,如何清晰美观地展现社交网络关系结构成为信息可视化领域研究的一大难点。针对此研究难点,本文应用网络理论和实验领域的专家之间的合作关系数据集,通过度中心性、介数中心性指标发现数据中的关键节点,改进差分进化算法的变异、交叉和选择过程,提出了基于差分进化的社交网络可视化布局算法,有效减少初始位置对可视化结果的影响,并且最终呈现的可视化结果可以清楚美观地展现社交网络结构。