信息可视化是一个新兴并快速发展的研究领域,起源于图形学、人工智能、科学可视化、以及用户界面设计等领域的相互促进和发展。信息可视化作为一个跨学科研究领域,结合了计算机图形学、人机交互、科学可视化、数据挖掘、图像技术、认知心理学等诸多学科的理论和方法。随着近些年快速发展,信息可视化已成为当前计算机科学的一个重要研究方向,它旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现和分析,致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法,使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。目前信息可视化的研究所面临的一个重大挑战就是随着“大数据”时代到来而产生的信息爆炸。面对大量、多维、多源、异构、非完整、非一致、非准确的数据,要从海量的数据中获取用的知识,信息可视化不仅需要借助相关领域的机器学习、数据挖掘以及自然语言处理等方法,更需要在信息可视化风格特征设计和算法上做更深入的研究。本文首先分析了当前信息可视化领域的发展状况,并描述了一个可视分析的应用探索,然后系统对线绑定技术进行了研究,最后提出了一种使用线绑定方法对带有标签背景的图形进行绑定,以显示标签信息的方法。点线图被广泛的应用在关系型数据可视化中。然而,面对大量的节点和连线的关系图时,可视化过程中产生的杂乱是一个普遍存在的问题。相关的研究人员最近提出了许多有关线绑定的方法来减少图形的杂乱。然而,目前还没有一个线绑定方法用于解决可视化图形中标签的现实问题。我们提出了一个适用于大量节点和连线的线绑定方法,可有效的用于包含地理位置标签(如省、市标签)的地理图形。我们的方法将连线通过设置的控制点绑定在一起,给标签留出显示空间,且通过实验结果验证了本文方法的有效性和实用性。