人是一个存在的系统,不仅具有个体特性,也具有社会特性。个体性主要表现为个人独特的某些特性；社会性,表现在和周围人的沟通、交流、以及信息的传递等。人的行为遍布于我们生存空间的方方面面,研究和理解人的行为具有重要的社会和经济意义。人在通信方面的行为,是人类社交生活的重要行为方式之一。研究人类的通信行为模式、规律以及统计特征等,能更好的展现人类通信行为的特性,并能更好的利用这些特性为实际应用提供指导。为了更进一步地研究和理解人的通信行为特征,本论文对实证数据进行分析,发现人的行为中的一些规律和特征,反过来,我们可以利用这些规律和特征,来更好的服务于社会。比如通过研究人们的通信行为规律,我们可以得出人们更喜欢在某个时间或者某些地点打电话、发短信、发邮件等,这样我们可以利用这种规律,合理布局基站,合理设计通信信道,合理布局服务器的数量,实时的进行业务套餐的推荐并实现精准营销等。本文中主要基于38万个人的通信数据进行研究,研究了通信对象序列的预测性,分析了通信对象序列具有预测性的原因,研究了通信行为中的中程记忆长度。主要成果如下：(1)应用信息论的方法来刻画通信对象序列的预测性,预测性在本文中是指通信主叫方通过当前的通信对象来预测性下一个通信对象。更进一步地,我们对邮件数据、短信数据、电话数据分别进行了研究和对比,发现短信接收对象序列具有更好的预测性,而通话对象序列预测性则较差,邮件接收对象序列居中,但都具有一定的预测性。(2)分析了通信对象具有预测性的原因。不同种类数据具有预测性的原因不同,对于短信数据来说,具有预测性的原因很大一部分原因来自于阵发性,也就是连续和同一个人进行短信行为。还有一部分来自于短信通信对象序列本身具有的规则性,还有一部分来自于群发性。对于电话数据来说,具有预测性的原因主要来自于电话通信对象序列的规则性,还有一部分原因来自于阵发性。对于邮件数据来说,具有预测性的原因主要来自于群发性和邮件通信对象序列的规则性,还有一部分原因来自于阵发性。(3)基于国内某移动运营商的通信数据,进行理论计算和matlab仿真,分析了人的通信行为模式的时间间隔规律,证实了人的通信行为是由两个尺度动力学过程的结合：有记忆的短时间尺度的幂率过程,无记忆的长时间尺度的泊松过程。本论文中将通信间隔时间分布中幂率部分和指数部分的分界点定义为中程记忆长度。通过定义阈值,对通信行为的时间间隔进行重新标度,找到了中程记忆长度,同时也验证了两个时间尺度动力学的存在。该结论可以为运营商、互联网等提高服务质量提供有力的理论指导和依据,对自然现象的预测和预报提供了理论基础。