随着我国电信企业运营机制的全面调整,电信业竞争更激烈。电信企业之间的争夺加剧了客户离网行为,客户离网成为影响电信公司经营状况的一个重要因素。利用数据挖掘技术科学地分析那些已经流失的客户的特征,从而预测在网客户的流失倾向,已成为电信业的一个重要研究内容。而关联规则挖掘算法基于自身的诸多优势,成为目前电信客户流失预测应用中最具有前景的数据挖掘技术之一,也得到了越来越多研究者的关注。本文通过对电信业客户流失预测和关联规则挖掘算法的文献综述,分析了现有研究中仍然存在的问题,并重点对现有关联规则挖掘算法无法高效率地对数量少、但客户价值大的电信客户进行流失预测进行了剖析,提出了一种基于数据属性约减和概率的加权多维关联规则挖掘改进算法,并进行了实验仿真,验证了算法的有效性。本文的具体贡献有如下几个方面:第一,通过对电信业客户流失预测及关联规则挖掘算法的研究综述,分析了现有关联规则挖掘算法的分类和关联规则价值的衡量,并主要针对现有多维关联规则挖掘算法进行客户流失预测时的优缺点进行了比较分析,指出了目前电信业数据复杂、挖掘效率低下;而且算法尚未对电信业中数量少、但价值大的流失客户给予足够重视,影响了客户流失预测的效果。第二,针对传统算法挖掘效率低下、且忽视了数量少但价值大的客户流失问题,提出了一种基于属性约减和概率的加权多维关联规则改进算法。其基本思路是:首先对价值大的客户利用基于粗集的属性约减方法进行属性约减,组成数据表。然后引入了基于概率的加权关联规则的概念、定义和公式,来挖掘那些数量很少但价值很大的流失客户的关联规则,并用提升度来衡量关联规则,以得到客户流失的强关联规则。第三,使用Powerbuilder6.5编程,对提出的改进算法进行了实验仿真与测试,并与传统的多维关联规则挖掘算法(Apriori算法)进行比较,提高了客户流失预测的效率,同时实验显示,改进算法能够挖掘出传统算法所不能挖掘的数量少但价值大的客户的关联规则,使电信运营商更有针对性的挽留大价值客户,显示出了更好的预测效果。