近年来，由于社交网络服务的兴起，形成了各类在线社会网络，为社会网络研究开辟了新的研究领域。而在线社交网络上的用户行为，也引起了人类行为动力学研究的关注，为人类行为动力学研究提供了新的研究载体。微博，作为一个新型的社交网络服务，不仅具有社交网络的特点，同时也具有网络媒体的特点。微博由于其自身的特点吸引了大量的用户，对这些用户的行为进行定量的分析，研究微博用户的行为中所存在规律，可以更好的把握微博用户的行为机制，定量的刻画微博用户的行为规律，为衡量人类行为动力学模型的有效性提供重要判据。　　 本论文的研究主要分为两个部分：一是对微博用户人类行为动力学研究；二是基于微博用户行为的时区预测。对于第一个研究课题，本论文基于用户发表微博时间计算其时间间隔，并分别对群体微博用户及单个微博用户的时间间隔分布进行研究和探讨。研究结果表明，无论是群体微博用户还是单个用户，其时间间隔分布都近似幂律分布，且幂指数与微博用户的活跃度呈正相关；在单个微博用户的时间间隔分布研究中，观察到其分布中出现波动，本论文也给出了可能的影响因素。对于第二个研究课题，本论文基于用户发表微博的时间数据建立了两个用户行为模型，即用户活跃度-时间模型和用户首条微博-时间模型，根据模型对用户数据进行统计。研究发现，不同时区的用户发表微博的高峰期到来时间不同，呈现明显的时区特性；本论文采用决策树预测算法及建立的用户行为模型，对用户进行时区预测并给出各时区用户的预测结果，其中，采用用户活跃度-时间模型对4个时区用户进行预测，其预测结果的准确率为0.612。　　 基于时间维度的微博用户研究，可以更好的把握微博用户的行为规律，这对微博用户的行为预测，时区预测都提供了理论依据；为人类动力学模型提供了一个新的实证研究基础；为商家在微博的应用、广告的营销、舆情的监控等提供理论依据，具有理论和应用双重价值。