自20世纪80年代以来，复杂网络便以惊人的速度发展至今。随着各个领域一流学者的加入，复杂性科学得到了越来越广泛的应用，其交叉性和重要性日益突显。在当今竞争异常激烈的信息化社会，手机通信已经成为继Internet之后的“第五媒体”，同时也成为人们日常交流的重要方式之一。移动通信运营商通过多年的运营，积累了庞大的通话记录、客户信息以及计费信息等数据。这些数据中可能隐藏非常重要的信息，我们可以通过复杂网络理论来构建相应的大规模或超大规模网络模型，并对其中的海量数据进行分析，提取有用信息，为移动通信运营商制定各种策略提供有力的支持。　　本文主要针对移动通信用户之间的通话记录所呈现的社交关系，利用复杂网络理论对选取的某运营商的用户通话数据来构建一个庞大的、复杂的通话社交网络(TelephoneCallSocialNetwork，TCSN)模型。通过对TCSN模型的宏观、微观特性及社团结构性质的分析，为描述TCSN用户特征、网络病毒传播、网络演化机理以及提供了理论依据，同时也为通话社交网络中用户的行为及其中的社交关系以及人类通话行为模型的建立提供了有益的探索。　　论文首先讨论了复杂网络的发展状况和近些年来的研究成果以及在现实生活的应用价值。然后介绍了复杂网络的一些基本概念、特性参数以及相应的计算方法，同时介绍了目前学术界最关注的几种经典的复杂网络模型。在此基础上引入了所研究的TCSN。该模型以网络中的每一个独立用户为节点，用户之间如果发生通话行为则用一条边连接。其中通话时长、通话次数等数据携带了大量的信息。为准确分析通话网络所映射的社交网络，通过计算通话时长、通话次数以及通话频度，并通过模糊综合评判方法来计算网络的权值，构建加权的TCSN。　　另外，重点对网络社团划分算法做出介绍及对比分析。对利用堆结构的贪婪算法进行改进，并在某一社交网络上进行算法有效性验证，最后应用于通话网络的社团挖掘中。同时分析了用户流失对于网络结构的影响，使运营商能更好地为“有价值”客户提供更为个性化的服务，对提高客户的消费额起到较大的促进和支持作用，同时减少客户的流失率。