随着信息技术的普及和计算机理论的广泛应用,科学、工程、商业以及军事等领域产生了大量的多变元网络数据,研究人员迫切需要掌握有效的技术及工具对其进行理解和分析。然而,作为抽象数据有力展现分析工具的信息可视化技术对多变元网络数据可视化方法的研究却仍然停留在较简单的层次,无法完全满足分析人员同时展现数据集多变元分布特征、网络关联特性以及二者之间关系的需求;而且,大部分现有的多变元网络数据可视化方法也存在一般信息可视化方法共有的对混合数据集适用性较差的问题。围绕上述问题,本文提出一种新的多变元网络数据可视化方法ASCNet,并深入研究了其中的混合数据集预处理技术、多变元网络节点布局技术及多变元网络边布局技术,最后以典型的多变元网络数据集—国际军火贸易情报数据为具体案例对ASCNet方法进行了全面的有效性应用验证。具体来讲,论文的主要研究内容及创新点包括以下几个方面:一、提出了一个系统的多变元网络可视化框架,并以该框架为基础设计了一种新的多变元网络可视化方法。多变元网络可视化技术目前尚处于初级发展阶段,未形成统一的、成熟的方法框架,本文在研究了Card通用信息可视化参考模型的基础上,提出了一个专门针对多变元网络数据的可视化框架MulNetVis,规范了多变元网络可视化方法的设计,然后以该框架为基础阐述了一种能够直接予以实现的多变元网络可视化方法ASCNet,包括基于数据转换技术的混合数据预处理、基于改进星形坐标法的多变元网络节点布局以及基于边融合与路由技术的多变元网络边布局三部分,为其关键实现技术的论述提供了基础。二、提出了一种通用的面向混合数据集可视化的数据处理方法。描述客观事物的变元属性通常涉及多种数据类型,而且都可以根据变元间的语义关系分别映射为数值型和分类型数据,但是,传统的信息可视化方法都只适用于单一类型数据集,因此,本文针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种基于对应分析技术将分类型属性量化为数值型属性的数据转换技术,实现了混合数据集的可视化,而且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中基于聚类思想提出一套降势策略减少参与对应分析计算的变元数量,提高了计算的时空效率。该项技术完成了ASCNet方法的混合数据预处理工作。三、提出了一种带变元轴配置策略的改进星形坐标法。经典的基于星形坐标系的多变元数据可视化方法存在可视化结果不利于体现变元分布信息、降维过程信息损失较为严重及手动配置变元轴繁杂耗时的不足,因此,本文提出了改进星形坐标法,以圆形的直径代替半径作为多变元数据集的变元轴,清晰展现数据集的多变元分布信息;以保持多变元数据对象在改进星形坐标系中与原多维空间中的坐标一致性为指标,将多变元数据对象通过对用户有意义的降维运算映射到低维可视空间,减少了信息损失;引入变元轴配置策略优化各变元轴之间的夹角及排列次序,简化了变元轴交互配置过程的繁琐性,缩短了挖掘隐性知识的时间。该项技术完成了ASCNet方法的多变元网络节点布局工作。四、提出了一种基于边路由及融合技术的多变元网络边布局方法。ASCNet方法在没有考虑节点间关联的情况下使用改进星形坐标法根据节点的多变元属性布局节点,如果直接将相关节点相连势必会产生相当数量的交叉,引起多变元网络视图的可视混乱,因此,本文提出了基于边路由及融合技术的网络边布局方法,将拥有共同端点的边部分进行融合减少边交叉的几率,将会穿越其他节点聚集区的边进行绕行(路由)减少边交叉数量,从而实现了对位置固定的网络节点间关联信息的清晰展现。该项技术完成了ASCNet方法的多变元网络边布局工作。五、设计实现了多变元网络数据可视化原型系统MulNetVisPrototype,并以其为实验平台,同时结合情报分析的应用背景和任务需求,使用国际军火贸易情报数据作为具体案例,对ASCNet方法及其关键技术进行了全面系统地应用验证。综上所述,本文提出了一个系统的、规范的多变元网络可视化框架,研究了一种能同时揭示混合数据集多变元特性、网络特性以及二者之间关系的可视化方法,实现了一个验证本文理论方法有效性及正确性的原型系统,有力地支持了用户对多变元网络数据的分析和挖掘。本文的研究不仅会对多变元网络可视化技术的发展产生积极的推动作用,而且也为数据分析人员提供了一条利用多变元网络可视化技术全面掌握和深入理解多变元网络数据集的途径。