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随着社交网络在国内外的迅速崛起，人们在网络中发布信息越来越方便。然而，网络中海量的社会信息已经严重过载，用户从中获得感兴趣的信息需要很大的交互负担。基于地理位置的社会信息由于加入了现实的位置属性，具有更大的利用价值。本文对这类社会信息的信息关联和可视化方法进行了研究，从而对信息进行有效的组织和合理的呈现，提高交互效率，减轻交互负担。本文的主要研究成果包括: 1.提出了一个位置社会信息的多线索关联模型,对社会信息细化出主体和线索的概念，分析了基于多线索的信息关联，并分析了一些其他关联关系。 2.提出了一种基于LDA的主题线索自动抽取方法，基于位置社会信息自身的特点，以地点为单位聚合大量消息来挖掘主题，然后根据生成概率模型为每条消息选择主题，实验证明了这种方法的有效性。 3.研究了一种挖掘地点之间隐式关联关系的方法，同样基于LDA模型，实验表明能够发现地点之间基于不同侧面的一些关联。 4.设计并实现了一种多线索关联的社会信息可视化方法。这种方法通过经典的可视化结构和直观的交互操作呈现信息主体及其关联，能够有效提高信息浏览效率，该方法还融入了区域信息聚合呈现和地点推荐功能，为用户提供更加丰富便捷的服务。 5.设计并实现了一种便笺形式的社会信息可视化方式。将地点上的消息以新颖的便笺结构直接显示在虚拟场景中，设计了自适应的便笺排布方法，提供了更加简便的信息浏览和发布模式，同时能够通过多种线索对便笺进行重新组织，满足不同需求。