通过计算机领域相关方法,检测和分析通信网络中用户的通信行为规律对于运营商识别网络结构和调整商业战略具有重要的作用。可视化分析结合人类视觉感知能力和直观且友好的交互式界面来展示和探究信息密度稀疏的数据,向用户传递深层次规律,有效地帮助了通信领域专家自动化探索通信用户的网络规律。自我中心网络可以准确地构建个人网络结构。自我中心网络代表特定个体(即自我)与其相关的人之间的关系,即邻居,是社交网络分析中研究的重点内容。作为个人与外部世界之间联系的抽象,自我中心网络通常具有多种属性,并已应用于诸如社会学,人类学和心理学等许多研究领域。多属性的自我中心网络可以帮助用户分析网络中的个体特征和隐藏模式。本文基于自我中心网络理论和可视化分析方法,提出了通信可视化分析框架,并构建了通信数据可视化分析平台。该平台可以从自我中心网络的角度来交互式地探索移动用户的通信行为规律。通信数据可视化分析平台从三个角度探索通信网络规律。在宏观角度下,基于glyph模型提供了一个整体的统计视图,用于探索运营商整个网络下用户通信行为的分布;在介观角度下,提供一个群体分类视图,对用户进行分类并提取用于检查和比较异常行为的特征;在微观角度下,一个自我中心网络视图来交互式展现中心用户和联系人之间的细节,并且加入联系人关系视图和用户时序分析视图,帮助深入分析中心用户的通信规律。该系统可以帮助专家从自我中心角度出发交互式地探索移动用户的通信模式。综上,该系统可以让有关部门和运营商通过一种直观的方式审查大规模通信行为数据,以实现更简单地检测和分析异常用户。此外,该可视化分析平台给通信专家提供一个观察用户通信模式的通道,可以挖掘人类社交互动的新规律。结果表明该系统在识别异常通信行为方面是有效的,而且它的前端交互可视化对于专家挖掘更深层次的规律具有直观有效性。本文提出的设计可以用于任何存在网络结构的场景。