随着大数据时代的到来,人们对大数据中所蕴涵的内在机理和高价值信息有着迫切的需求和期待。可视化技术作为大数据分析的重要工具和手段,应运成为人们重点关注和研究的热点。在数据可视化中,各行业数据经常利用地理信息技术将其整合到统一的地理空间中进行分析和表达,因此,地理空间数据可视化是大数据分析与可视化技术的重要基础,通过将其转化成地图等通俗易懂的符号将信息传递给用户。在这一过程中,注记是用户正确快速的获取有价值的信息的关键。因此,获得更多可读和清晰的注记成为了研究的重点和难点。在大规模和稠密型的点要素注记配置中,其问题求解规模的庞大和注记间激烈的空间竞争关系容易导致点要素注记效率低下和配置结果不合理等问题。因此,本文通过充分挖掘数据集的空间分布特征和注记相关性提出一种基于注记频繁模式的点要素注记自动配置算法。该算法预先挖掘点数据集的空间分布特征和注记间的相关性设计点要素注记频繁模式;其次,利用基于频繁模式的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行分析,将大规模的整体数据集划分为若干独立的子数据集,消除整体求解中独立数据集产生的干扰性和模糊性;然后,挖掘点要素的局部空间分布特征和注记相关性设计基于增序注记频繁模式的注记次序规则,并采用多层次元启发算法求解注记配置问题;最后,在冲突检测环节,提出基于比特位的格网空间索引以减少索引占用的缓存空间和寻址时间。本文的研究成果包括:（1）系统梳理了注记与自动注记配置的基本原理和方法,详细阐述了注记候选位置模型、冲突检测、评价函数、元启发算法等注记自动配置的原理和方法,着重讨论了模拟退火、蚁群算法和遗传算法在点要素注记配置中的应用,在此基础上开展关于顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法研究。（2）针对稠密型点要素注记配置问题,通过充分挖掘点数据集的局部空间分布特征和注记相关性提出一种注记频繁模式,量化了点要素注记配置之间的干扰程度,进而设计了一种基于增序注记频繁模式次序规则指导注记自动配置,有效提升了点要素注记配置的质量。实验结果表明:在5%～40%的注记密度下,较其他注记方法的评价函数值降低了2.2～18.5。（3）针对大规模点要素注记配置问题,采用基于注记频繁模式的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行分析,将大规模整体数据集划分为若干个独立的子数据集,从而降低问题求解的复杂度;同时传统元启发算法对不同规模数量数据集不具备普适性的问题,提出了一种多层次元启发式方法进行求解,以此提升元启发算法的鲁棒性和普适性。实验结果表明:在5%～40%的注记密度下,较原算法的求解效率平均提高了5.04%～54.80%,注记质量评价函数值平均降低了0.1～43.8。（4）针对传统格网空间填充和R树空间索引冲突检测算法的不足,提出了一种基于比特位的格网空间填充冲突检测算法,有效降低了内存资源占用和寻址查询次数,从而提升了冲突检测算法的运算效率。实验结果表明,新算法较传统格网空间填充和R树空间索引两种冲突检测算法的平均检测效率分别提升了51.59%和30.26%。