随着计算机科学的发展及互联网的普及,科研活动逐渐呈现出复杂化、多元化和学科交叉化的趋势。学术合作逐渐成为科研工作者开展学术研究、解决科学问题的主要工作方式。学术网络作为一种特殊的社交网络,以非线性、复杂性、多样性、海量性等特点吸引了广泛的关注。针对学术网络,以往常见的数据表示方式如表、文字等形式,导致人们很难清晰、直观地理解学术网络所包含的信息。因此,如何有效地对学术网络进行可视化,将网络的内部结构进行直观展示,并挖掘隐藏在学术网络内部有价值的信息,对于学术网络研究有着重要的意义。同时,学者影响力作为学术网络研究的热点,是学术网络可视化的重要组成部分。学者作为推动科研进步的主要力量,除了自身科研产出(论文、著作、专利等),其培养的学生也是其贡献的重要组成部分。不同于以往仅基于学者自身科研产出的学者影响力评估研究,本文创新地从导师-学生的这一角度对学者影响力进行评估。该研究对于导师推荐、学者影响力评估等热点问题有着重要的意义。首先,本文基于微软学术图谱数据集(Microsoft Academic Graph,MAG),通过分析其中学者及其关系数据,将学者的关系网络以图谱的形式进行可视化展示。对于学术网络中各种复杂的关系,本文在充分阅读文献、调研及现有相关工作的基础上,将学术网络中的关系分为了引用关系、合作关系、师生关系三种。在可视化展示中对三种关系以簇状网络图、饼状图、树状图、饼状图、菌落图等方式进行展示。然后,在对师生关系进行可视化的过程中,创造性地提出了一种基于导师-学生二分网络的学者影响力评估方法。通过将微软学术图谱数据集和Web of Science期刊影响因子数据集进行处理,提取出学生的几种特征作为评价指标。利用综合评价法并结合学生学术年龄加权获得学生综合得分。接下来建立导师-学生二分网络,将学生综合得分作为节点权值,通过随机游走的方式计算导师的影响力,再结合导师学术年龄进行加权从而得到导师的最终影响力指数,并在系统中以排名的方式进行展示。本文可视化部分及基于学生的学者影响力评估均已作为功能模块部署在学术网络可视化系统中。