近年来,随着手机设备的逐渐普及,手机数据在城市规划中的应用受到了越来越多的关注。手机数据不仅包含用户的通话信息,而且还包含用户的位置信息,可以用于分析用户的移动轨迹和通话模式。由于手机设备的普及,手机数据中几乎包含了所有人的通话和位置信息,现在手机数据还可以用于分析城市的行为特征。这些行为特征可以被挖掘出来,给城市规划者和政府决策者提供更为全面的城市分析结果,从而做出更合理的城市规划。本文旨在分析基站覆盖区域内用户群体的通话模式,研究城市的行为特征。本文的工作概括为以下几点:(1)基于基站间的通话联系图,对城市进行了区域划分。首先分析了基站间通话图的网络统计特征,发现该网络具有行政区域性质的同质性。其次,采用Louvain算法对该网络进行了划分,划分结果在地图上的分布与实际的行政区域划分比较一致。(2)基于基站间的通话联系图,对城市的社区演变过程进行了跟踪。采用一个基于Louvain算法的社团演化跟踪算法,分析了工作日和周末、每天不同时刻城市的社区演变过程。实验结果表明,无论何时人们都倾向于联系距离自己近的人,并且发现社区的演化与人们的移动有关。(3)基于基站的活动,对城市不同地区的土地利用情况进行了识别。将基站的活动看作一个信号,用相关系数来度量基站活动的相似度,并根据基站活动的相似度构建了基站间的相似关系网。通过分析该相似关系网的社团结构,对基站覆盖区域的土地利用类型进行了识别。基站间的通话图以及基站的活动表面上似乎是研究基站的行为,其实研究的是基站覆盖区域的用户群体的行为。实际生活中,每一个基站都对应着一个覆盖区域,该区域的使用情况与该区域下人们的活动息息相关,因此本文以基站为研究对象,从群体的角度分析人们的通话行为,希望可以了解到城市的变化和城市设施的使用情况。