在任何的移动商务营销活动中,对于用户身份的唯一性标识都是不可或缺的基础工作。因为各种交叉因素的诸多影响,部分移动用户频繁的出入移动运营商网络已经成为普遍现象。伴随着用户的重新入网,那么针对该用户的旧号码的行为特征记录分析将完全失效,同时又需要重新对新号码的用户行为特征记录进行分析刻画,这样势必将耗费很长的时间才能重新获得该用户的完整行为刻画,对于运营商来说会造成极大的资源浪费和重复工作的不必要。所以对于重入网用户的身份识别有着很重要的意义和价值。目前对于移动用户重入网身份识别的研究主要是基于用户资料,IMEI码,呼叫指纹等进行识别。但是基于前两者的识别由于资料缺失、移动设备更换频繁等原因导致识别准确率较为低下,而基于呼叫指纹的识别方法的局限性较强,导致这些方法在实际生产操作中的可行性不大。在本文中,对于移动用户的重入网身份识别问题,从用户的上网行为特征出发,提出基于用户网络访问项序的用户相似性计算方法,根据“数据预处理→相似用户集挑选→基于个性化网站的相似用户集裁剪→基于时间特征的相似用户集裁剪→基于网站访问项序的相似用户集裁剪→基于网站访问频次的相似用户集裁剪→相同身份用户的识别”7个步骤对重入网用户身份进行精确的识别定位。最后,基于某通信运营商提供的某地区25809个用户60天网络访问日志数据集上,对本文所提方法的可行性与有效性进行了实验验证,结果显示总体准确率为96.64%,在可行性和有效性方面均有着很好的表现。