智能移动设备的迅速普及,和3G、4G网络的快速发展,为移动互联网业务提供了巨大的发展空间。各种移动互联网业务极大地方便了人们的日常生活和各种,人们的上网习惯逐渐从个人电脑转移到移动设备。用户在使用移动互联网业务时,产生了大量的个人行为数据,这些数据描述了用户使用业务的类型、时间、地点等信息,其中蕴含了用户的行为规律和对业务的偏好。随着大数据技术的发展和移动互联网业务竞争日趋激烈,企业更加重视挖掘用户行为数据中的信息,指导业务运营和策略制定。通过对用户行为数据的分析,对用户群体加以细分,有利于企业针对不同类型的用户,提供有针对性的服务和营销活动。本研究提出了一种创新的用户分类方法,该方法首先使用用户在移动互联网的行为数据构建用户的行为模型,用模型描述用户的行为规律,计算用户模型之间的差异性,作为用户之间的距离矩阵。接着我们在距离矩阵的基础上利用聚类方法对用户进行分类,提取出每一类别的代表用户,得到不同类型的用户使用移动互联网业务的行为偏好和规律,也总结出不同业务之间的相互联系。最后,基于代表用户行为规律的分析结果,为企业的产品设计、运营、营销策略提供了建设性的意见,对于企业开展移动互联网业务具有十分重要的借鉴意义。