重视人物关系是中国传统文化的主要特点之一,甚至有学者用人物关系来定义人物本身。由于人物关系的复杂性,通过诸如数据挖掘、图形可视化技术挖掘和展示人物间隐含的规律成为了计算机领域的研究热点之一。然而,在社会中,人的身份是多种多样的,人与人之间的关系也是多维度的。现有的人物关系的构建并没有考虑社会关系的多维性,使得目前社交关系可视化仅针对小群体人物之间的关系,难以全面展示社会关系,从而导致人物关系分析的片面性。本文主要研究多维度人物关系的构建与可视化问题,从现代人物关系和历史人物关系两方面展开。具体研究内容如下:(1)提出了一种基于照片的社交关系可视分析方法。首先采用人脸识别技术对社交照片进行人脸识别,构建以人脸共现为标准的强社交关系,即人物在现实世界中一定存在交集。其次,通过微博爬虫,获取识别对象的微博数据,并通过微博数据解析,在强社交关系的基础上添加虚拟社交关系。为了使构建的社交关系更全面,本文添加了人物之间的隐性社交关系,利用LDA主题模型来实现用户间相似度的度量。最后,通过多种可视化方式呈现人物之间的社交关系。(2)提出了一种多维度的历史人物关系可视分析方法。基于中国历代人物传记资料库(CBDB)数据,提出了结合社会关系、亲属关系与地理信息综合分析的历史人物可视分析新思路,设计实现了针对唐、宋、元、明、清五个朝代的历史人物关系可视分析系统,并提出了以饼图、桑基图、散点的组合方式代替网络图展示人物关系的可视化方法,同时利用树形图呈现人物的族谱及师生关系。本文工作旨在利用计算机技术,通过多维度的人物关系构建,并结合多种可视化方法,使得复杂多元的社会关系网络以直观的、更易接受和理解的模式提供给用户。通过大量用户调查证明,本文提出的现实社交与虚拟社交相结合的可视分析方法,为好友推荐、社会网络分析提供更充分、更可靠的依据;多种人物关系与地理信息相结合,利用可视化描述多维度历史人物关系,为人文邻域的研究与探索提供新的研究视角。