自国内电信业重组，移动市场格局发生转变，三大运营商在用户争夺上愈演愈烈。如何进一步扩大用户规模已经成为各运营商每年任务的重中之重。最近几年，运营商们开始越来越多地使用数据挖掘，建立各种用户模型，研究用户的消费习惯、潜在价值和忠诚度，以此找出最具价值的用户，通过各类营销手段来吸引或者挽留用户，达到扩大用户规模的目的。但这种传统的数据挖掘方式存在一定的弊端，比如衡量用户价值的手段比较单一，大多依赖消费数据等，虽然在部分业务推荐上有一定的作用，但是用于扩大用户规模等涉及用户转网的营销上效果比较一般。为更精准地找到目标用户，作者对用户群体间的依赖关系进行了深入的研究。研究表明，人类受环境因素的影响很大：周边环境人群的喜好、消费习惯都会直接影响到个人的喜好和习惯。此即交往圈同质化原理。所谓交往圈即个人的社交圈，一般来说，每个人有三个交往圈：第一个是家庭圈，第二个是工作圈，第三个是朋友圈。人们在这三个交往圈中，所处的角色和位置都不同，各交往圈产生的影响也不同。本文通过对个人通信特点和用户通话习惯等各种信息的分析挖掘，以个人用户呼叫指纹交往圈匹配算法为核心，在用户生命全周期（游离段、成长段、成熟段、衰减段、离网段）之外，找到用户在游离段之前（获取段）的来源以及在离网段之后（流失段）的不同去向，从而对用户进行深入分析，帮助业务人员进一步了解用户特征，为用户维系挽留和精确营销提供支持。目前，在国内外各大运营商中，尚无一套系统的交往圈客户模型，本课题的研究成果将为运营商的用户挖掘带来较为精确的用户资源，为运营商的用户甄别和拓展带来准确的用户特征分析，帮助运营商更有效地实现用户规模的扩张以及业务的推广。