根据2021年《全球移动市场报告》调查所示,2021年全球的手机用户达到了39亿。大量的手机用户,产生了大规模的通信数据;主要包括网络接入数据、呼叫详情记录（Call Detail Record,CDR）等。其中CDR数据中包含了用户的时间和空间信息。这些为研究城市中公民的移动行为分析提供了基础。但是CDR数据有着规模大、时间跨度长、离散程度大等特点,很难直接进行研究分析。可视分析技术可以将数据映射为各种图表,通过视觉通道对数据有清楚的理解,并且可以通过交互式的方法进行探索分析。自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）与深度学习（Deep Learning,DL）等技术可以对数据进行挖掘和预测,从而发现数据的潜在信息。因此,本文结合自然语言处理、可视分析技术以及深度学习技术,从CDR数据中提取用户的行为,结合可视分析方法对用户的角色进行分析推测,并且使用深度学习对用户的轨迹进行预测。本文的主要工作内容如下:（1）提出了一种考虑序列顺序基站轨迹嵌入模型和一种用户降维方法。社会角色是指在社会生活中与位置相关联的一套个人行为模式,可以通过对用户行为模式的研究来探索用户的社会角色。但是通话数据规模大,用户量大,用户的行为模式难以捕捉。针对这些问题,本文使用用户通话的基站序列来构建用户的轨迹序列,通过长时间的轨迹序列来发现用户的行为模式,角色相同的用户会表现出相似的轨迹序列。本文基于词嵌入（Word embedding）和位置嵌入（Position embedding）序列数据建模的方法提出了考虑序列顺序的基站嵌入模型Pos-Cell2Vec对基站的语义进行识别。然后提出了一个基于轨迹序列嵌入的用户降维方法,借助高维可视化方式让用户降维结果实现真正意义上的可视化,相似的用户会在低维空间聚集在一起。（2）设计了一个用户角色可视分析系统。针对用户的角色推测分析,本文结合PosCell2Vec模型提出了本文用户角色推测可视分析模型,设计了缩放、动态聚类、时间筛选等交互机制,并且基于多视图协同可视分析技术设计并实现了基于海量通话数据的用户社会角色推测可视分析系统。该系统包含降维图、用户基站访问列表、用户行为甘特图、群体用户时空特征矩阵图以及轨迹热力图等。本文结合真实数据的案例分析结果表明,分析者通过与系统迭代交互,能够有效的结合用户状态序列以及基站语义信息,对用户社会角色（学生、司机和营销人员）进行推测。（3）提出了一种基于CDR数据的用户轨迹预测方法。针对CDR数据规模大,稀疏性强和难以对其轨迹进行分析预测等问题。本文基于深度学习的双向长短期记忆（BiDirectional Long Short-Term Memory,BILSTM）模型,结合注意力机制、用户的上下文特征和门控机制构建了自适应轨迹预测网络（Adaptive Trajectory Prediction Network,ATPN）;并且对用户的轨迹进行预测分析,实验表明,A-TPN在真实的数据集上预测准确率达到94.76%,比传统的马尔可夫统计算法提升8.7%,本文通过丰富的对比实验和分析证明了A-TPN算法的有效性。