随着计算机应用的普及,信息系统产生的数据量日益增大,在爆炸式增长的数据背后,隐藏着许多重要的信息,为了理解这巨大的数据,可视化技术得到了广泛应用。数据可视化技术可以结合人类特有的认知与观察能力,数据分析的过程就变得直观,有了人类与机器的交互,很容易挖掘出更有价值且易于理解的信息。仅使用可视化技术容易出现数据量过大、过复杂的问题,所以有时需要引用聚类算法简化与整合数据。本文研究重点是基于聚类的可视化技术,内容是根据手机安全软件提供的垃圾短信数据,分析伪基站的时空活动轨迹与短信内容时空分布。具体研究内容如下:首先,对数据可视化及聚类技术综述,为研究打下基础;在实例部分,文章先按照时间顺序做伪基站时空热力图,描述伪基站的时间与地理位置信息。接着绘制伪基站活动轨迹:使用基于ASCDT的空间聚类方法,将数据聚类以鉴别每天同一时段同一个号码背后的多个伪基站轨迹;又使用基于结构相似度的轨迹聚类算法将多条时空规律都极为接近的轨迹聚合为同一个伪基站,以达到更为精确的定位伪基站的目的。最后根据伪基站发送的垃圾短信内容分类,总结出伪基站发送不同类型垃圾短信的时空分布规律。结合了聚类的可视化技术解决了传统伪基站打击方法无法将时间与空间动态连接的问题,能够更加精准的预测伪基站活动情况,为伪基站管控提供更有力的依据。