摘 要 移动通信用户和他们通话关系构成一个社会网络，这一网络描述了这一庞大用户群体的行为和特征。我们使用社会网络和复杂网络的相关结论对这一市场及其特性进行研究，探讨市场的周期稳定性及其演化，并从网络分群的角度出发对市场进行细分并加以整体展现。我们构建了一个‘通话网’模型，把移动用户看作顶点，用户之间的通话关系作为边，通话的次数、频率、时长、位置等作为边的权值，然后我们以国内某一主要移动通信运营商的一个省级分公司 8 个月的通话数据（隐去所有用户实际手机号码）建模。‘通话网’模型没有包含用户的性别年龄收入等属性，而是包含了所有的用户的行为和用户之间的通话关系。我们发现‘通话网’不是一成不变的，他随着时间而变化，宏观上‘通话网’整体的通话量和用户数量随时间的变化呈周期性变化，周期大致为 7 天，国定长假对这两项指标有着很大影响，长假期间通话量和用户数急剧减少。对用户的总通话量，我们建立移动平均自回归 ARMA 模型。‘通话网’中我们记录了每一次用户通话的空间位置，从而我们可以根据这一数据得到用户的空间分布情况，即‘通话网’的空间分布。结合地理信息 GIS 数据，和移动无线基站的数据，我们绘制了特点时刻的用户空间分布 Voronoi 图。移动用户的空间分布并不连续，也同样呈现明显的帕累托分布，大量用户只是集中在有限的几个‘热点’区域。接下来我们分析了网络的度分布，小世界性，动态稳定，静态稳定等属性，并和 BA，ER 随机网络加以比较。通过这一系列的研究我们证实了‘通话网’的稳定周期大约为 10 天，即 10 天内的用户通话情况就反映了基本全部的用户之间的通话关系。接下来我们采用 mej. Newman 的 fastcommunity 分群算法对‘通话网’进行分群，并使用 LGL 算法绘制了网络分群的结果，并 3D 呈现了整个网络的分类树。 关键字：市场细分，移动通信市场，社会网络，复杂网络