对万维网文本中新闻事件的分析是人工智能研究领域的重要内容之一。事件本身包含丰富的时空信息并且现实世界中的事件是相互关联的。在分析事件之间的关系时,现有的基于力导向布局的图可视化技术由于节点位置的随机性问题导致的时序数据随机展示影响人们对事件的认知。另外,在基于节点-连接方式的图布局中,可视化全部数据造成的数据过载问题影响对事件之间的关系的分析。因此,如何设计有效的用于分析事件的可视化方法是一个非常有意义的研究课题。针对以上问题,本文将研究针对不同数据类型的可视化技术并用来分析新闻事件。具体而言,本文的主要贡献有如下三点内容:(1)提出事件中实体的重要性程度算法,该方法把事件中无层次信息的实体转化为具有上下位关系的实体,在交互中逐层探索感兴趣的数据以避免数据过载问题。(2)提出节点按时间有序排列的层次化的图算法。本文提出的算法首先按事件发生的日期对事件中的实体进行排序,然后使用以父节点为中心的层次化图布局算法进行图的可视化。(3)设计并实现本文提出的事件可视分析系统,并以“ofo共享单车”的融资事件为例说明系统的有效性和用户测评验证系统的有用性。