随着互联网日新月异的发展,各种互联网应用给人们的衣食住行及各国的政治、经济、社会带来了巨大改变。在此环境的背后,海量的、各种类型的数据以惊人的速度产生,人们已经迈入了大数据时代。数据在这个时代所发挥的巨大能量可以说令人惊叹不已,从精准推荐、相亲匹配到人工智能等等都有大数据的身影。海量数据之所以产生着电照风行般的影响力,各种数据挖掘分析技术在其中扮演着举足轻重的作用。在这些类型繁多的数据中,图数据占据着一席之地。图提供了一种对数据进行建模的简单、强大且有效的方法。大数据时代,随处可见能够用图进行建模的数据的产生。具体来说,其主要来源于各种网络。例如电信网络、计算机网络、生物网络、认知和语义网络、交通网络、犯罪网络、论文引用网络以及社交网络。和对其他类型数据的挖掘分析一样,对图数据的分析也有很多成熟技术。大致分为两类。一是图的聚集技术,分析者根据需求按一定的规则对图中的顶点或边进行聚集从而达到分析目的,比如一些社区发现技术。第二是图的可视化技术,该技术涉及布局算法、视觉混乱降低以及交互等多个部分,通过这些部分将图的结点和边在屏幕上布局显示同时提供交互分析的功能。对大型属性图的可视化研究是图可视化领域的一大热点和难点,本文便是基于该技术分析设计以及实现一个图的交互式可视化分析系统。本文对该技术进行研究设计时,主要结合了现今比较流行的框架和本人研究生导师王会举博士所提出的技术。基于此,本文主要做了以下工作:一是归纳整理了国内外的研究现状。国内外主要是基于图的数据模式或图结构来对图进行分析研究,图聚集等技术是在数据模式上展开的,而可视化则是基于数据的图形化来进行的。二是详细学习调研整理了本文所采用的三种框架或技术。第一个技术是由王会举博士提出的基于桩结点交互式探索技术,该理论结合图聚集技术和图可视化方法,将图中的顶点分为桩结点和非桩结点。对桩结点进行展示,而对于桩结点间的非桩结点进行子图抽取并聚集不以直接展示,从而使可视化简洁有效。第二个框架是基于Spark的图形计算框架GraphX。GraphX融合了数据并行和图并行的优点,基于Spark有效地表达了图计算。第三个框架是一个图处理Java库GraphStream,它集中于对图的动态层面的处理,非常适合于动态图的可视化展现和交互分析。三是在详细调研分析的基础上,分析设计并实现了一个图的交互式可视化探索系统。