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目的:使用轨迹分析模型（Group-based trajectory modeling,GBTM）将艾滋病病毒（Human immunodeficiency virus,HIV）阴性的男男性行为人群（Men who have sex with men,MSM）人乳头瘤病毒（Human papillomavirus,HPV）感染风险进行分类,并分析不同风险亚组的影响因素。方法:2016年3月1日至2016年12月31日,采用滚雪球法招募MSM作为研究对象,以其入组时间为基准,每6个月进行一次随访。基线与随访均进行问卷调查、HPV检测与HIV检测,使用调查问卷收集人口学及性行为特征数据,调查员使用棉拭子采集肛管脱落细胞以检测HPV,同时使用2支采血管分别采集3ml血液标本以初筛及确诊HIV感染。HPV感染状态易变化,呈多种感染类型,本研究使用GBTM拟合不同HPV感染类型的感染率变化趋势,在此基础上将研究对象归类。不同型别HPV的累计感染数量作为因变量（y）,随访次数作为自变量（x）构建GBTM,分别模拟将研究对象分为1个、2个、3个及4个亚组时的感染率变化轨迹;使用贝叶斯信息准则（BIC）、贝叶斯因子对数值(2loge(B10))、平均验后概率（AvePP）3个评价指标判断不同亚组GBTM的拟合效果,直至选出最优模型。结果:基线共有500名合格的HIV阴性的MSM,截止2017年9月30日,MSM随访最多3次,最少1次。综合BIC、2loge(B10)与AvePP 3个评价指标,HPV感染类型和各类型感染率的变化趋势,以及模型简约原则,最终将研究对象分为3个亚组时模型拟合效果最佳。3组轨迹模型中的第1亚组由HPV持续阴性与感染清除的个体组成,占44.6%（161/361）,HPV感染率呈下降趋势,定义为低危（Low risk,LR）组;第2亚组由HPV持续阳性、新发感染与其他情况的个体组成,占49.6%（179/361）,HPV感染率呈平稳趋势,定义为中危（Moderate risk,MR）组;第3亚组由HPV持续阳性的个体组成,占5.8%（21/361）,HPV感染率呈上升趋势,定义为高危（High risk,HR）组。以LR组作为对照组,经多分类Logistic回归分析,MR组的危险因素包括被插入式肛交性行为（AOR:2.25,95%CI:1.36-3.70）、过去6个月的肛交中不能坚持使用安全套（AOR:1.91,95%CI:1.16-3.15）、过去一年与男性发生商业性行为（AOR:3.62,95%CI:1.13-3.70）和成瘾物质使用史（AOR:1.80,95%CI:1.07-3.04）;HR组的危险因素包括被插入式肛交性行为（AOR:2.82,95%CI:1.03-7.70）、过去6个月的肛交中不能坚持使用安全套（AOR:3.84,95%CI:1.38-10.64）、和曾患有其它STIs（AOR:5.23,95%CI:1.30-21.10）。结论:GBTM能有效将MSM HPV感染状态变化趋势分类并将其可视化,本研究将调查对象分为3个亚组时模型拟合效果最佳。