近年来社交网络发展迅速,传统的常用数据分析方法已经很难满足用户和研究者们对数据分析和管理的需要,为了让人们能更加快捷准确的对这些数据的分析和理解就要应用到现今在快速发展的计算机可视化技术。计算机可视化技术将用表格等形式存储的文本化的数据之间的关系转化为清晰明了的图的形式进行呈现,让用户和研究者能够更加直观的理解数据中的一些暗含的信息。如何在保证图的正确性以及清晰可靠的条件下更加美观的展现图中的节点之间的关系就是计算机可视化算法中所要研究的主要问题。为了更好的实现对社交网络的可视化算法,本文分别对社交网络分析方法和一些常用的计算机可视化算法进行了深入的分析的和研究。同时,结合本文所使用的通话记录数据的社交特性,针对网络中的顶点和连边分别提出了结合了社交网络分析方法的对网络中顶点和连边的改进的数据可视化算法。对与网络顶点的可视化算法主要在T.M.J.Fruchterman提出的FR算法的基础上,结合社团探测方法中的模块度最大化算法对通话记录数据中每个用户的朋友圈进行可视化处理,并在布局过程中结合网络的节点重要性对呈现结果进行优化,实现了对通话记录数据的较好的可视化效果。对网络边的可视化算法主要在FEDB(Force-Directed Edge Bundling)算法的基础上进行优化改进,提出了边的分点对应关系的调整方法,在算法中加入了模拟的“摩擦力”系数,加快算法收敛速度,并对通话记录的基站位置信息进行边捆绑后的结果进行分析。