近两年社交网络如雨后春笋般出现,国内比较知名的有人人网、微博、QQ空间等,国外则有Facebook、Twitter等。社交网络越来越多的改变着人们的生活方式以及社交方式,人们逐渐接受并习惯在社交网络上发照片、写日志、更新状态。另一方面,用户在社交网络上的表现也趋于差异化,例如,有些人喜欢只浏览而不发表内容,另一些人喜欢发表日志却很少发照片。用户的这些行为并不是杂乱无章的,而是蕴含着一定的规律,如何有效的分析用户的行为,挖掘行为背后的深层次规律,进而给用户提供个性化的服务成为一大难点。目前,基于社交网络的用户行为分析主要集中在用户的行为数据上,没有充分挖掘用户在社交网络内发表的文本内容,如用户的状态和日志等,另一方面,目前的用户分析也没有涉及到用户的性格模型,如果能找到用户的性格和行为之间的内在联系,必然能够为社交网络的用户分析提供新的理论支持。本文的工作主要包括以下几个方面：1.分析方法的确定。首先探讨了目前国内社交网络的发展以及社交网络用户数据的获取,然后以人人网为研究对象,选取了通过构建人人网站内应用的方式获取用户的数据,站内应用的形式为基于人人网的在线性格测试。2.站内应用的构建。性格测试的题目选择了大五性格测试量表,利用正态分布,将每种性格成分的成绩平均分成五个档次,根据用户所在档次对用户进行测试反馈,并采用Flex前端、Java后台、MySQL数据库技术进行实现。该站内应用通过OAuth认证获得用户的授权,然后通过API读取用户的个人资料及UGC数据。3.用户数据的处理。对站内应用记录的用户的个人资料、UGC数据进行量化,得到用户的行为统计数据,主要包括用户发表状态、日志,或者分享日志、相册等的频率。此外,对用户的UGC进行语义分析,首先对用户的状态、日志等进行分词以及词频统计、然后对不同的词进行权重调整,最后利用主成分分析简化所得数据。基于以上步骤得到的用户的行为数据以及语义数据,应用线性回归和决策树算法,对用户的性别、年龄、性格成分进行预测,将预测结果与已知记录进行比较,验证算法的有效性。