信息可视化技术自上世纪90年代中期出现并兴起后,正从根本上改变着人们表示、分析和理解大型复杂数据的方式。而多维数据的可视化作为该领域内的经典问题,一直备受研究者的关注。尽管目前有许多较为成熟的层级数据可视化方法,但其中仍有许多技术难题没有解决或者亟待解决。本文针对树状结构在显示大规模数据集合时产生众多交叉重叠的不足,在借鉴其他非层级数据可视化技术的基础上,提出了基于树状结构的分层邻接边捆绑算法和可交互的邻接管理算法。邻接边捆绑算法的基本思想是将非层级关系的邻接边进行捆绑操作,其捆绑操作过程主要通过应用层级结构构造控制多边形来完成。在此基础上,本文提出了分层次捆绑的思想,通过对曲线应用不同的控制系数,使得邻接边分层次的捆绑在一起,有效的解决了线段重合与曲线混乱问题。经过理论和实践分析,相比于统一系数下的曲线束,分层次捆绑的思想将曲线束分层次的显示出来,使用户更容易发现一些隐藏的信息。本文还提出了一种可交互的邻接管理算法,通过增设曲线的控制点,使共线节点所带来的二义性问题得到了很好的解决。与此同时渲染技术的引入不但有助于缓解二义性问题,还在一定程度上解决了大数据量显示中的混乱和遮挡现象,优化了视觉上的效果。因此,本方法能够使得分析人员更好地通过可视化结果加深对原始数据的理解和认识。在理论分析的基础上,本文还详细给出了分层邻接边捆绑算法和可交互的邻接管理算法具体的设计细节和实现过程,两种算法分别基于B样条曲线模型和Bezier曲线模型的数据表现方法。此外,本文以真实的网络数据包为研究对象,以扫描事件监测这类常见的网络监控事务为例,介绍了如何利用分层邻接边捆绑算法和可交互的邻接管理算法分析处理实际的数据集合,从而证明了其拥有较强的可用性。