随着社交网络的发展，数据可视化在社交网站上扮演着越来越重要的角色。数据可视化技术以更直观的方式表现数据及其结构关系，帮助用户理解大量的数据信息，发现数据中隐含的现象，提高数据的使用效率。我通过阅读社交网络和可视化部分的文献和书籍，对社交网络如*******有了一定理解和分析，并且学习了Gephi的基本用法。本文主要介绍了一个基于Gephi的*******话题影响力的可视化系统，用于把*******数据直观的表示，方便对数据的研究。这个系统的主要功能是通过对*******用户的粉丝数量、转推数量和评论数量等方面进行可视化分析，从而可以分析出*******用户的影响力。
具体功能如下：
导入数据:将收集到的数据信息导入到系统中
显示图像:经过系统对数据的分析生成图像
导出图像:将生成的图像导入到指定的位置
传统的推荐系统试图推荐基于用户或用户过去的购买记录对象的汇总评级项目。除了传统的推荐方法，一个社会推荐系统也会利用用户的社交网络和相关信息。社会化推荐是基于假设，即有社交能力的人更可能共享相同或相似的兴趣（同质性），并且用户可以很容易的被他们信任的朋友所影响，并且比起随机推荐，他们更喜欢朋友们的推荐。社会化推荐系统的目的是提高推荐质量，减轻信息超载的问题。
社会化推荐系统的实例是基于朋友在亚马逊的阅读书目或者*******和Facebook上的朋友推荐。