随着中国国内电信体制改革的深化,WTO的加入,移动通信运营业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,移动通信运营业拥有更多有关用户的数据。谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务,能够发现更多的商机,从而在竞争中获胜。移动通信企业具有国内领先的数据仓库系统,为实施基于数据挖掘的用户用户诚信度分析提供了条件。用户诚信度预测系统作为经营分析系统的一个重要组成部分,通过建立用户忠诚度预测模型,使企业能发现即将离网的用户,及时采取措施,减少用户离网的发生。因此,用户诚信度预测研究对移动企业降低运营成本,提高经营业绩有着极为重要的意义。本文根据移动通信企业现状,全面分析了数据挖掘技术及数据挖掘在通信企业中的应用,提出了基于竞争、进化计算的用户忠诚度预测算法,并建立了用户忠诚度预测分析模型。主要研究内容包括:1、针对竞争对手营销政策产生用户忠诚度的问题,提出了基于竞争策略的用户忠诚度预测模型,并进行了对比实验分析。2、在分析了进化计算适于解决优化问题的基础上,提出通过进化计算的用户忠诚度预测算法,建立了通过进化计算的用户忠诚度分析模型,并进行了对比实验分析;3、给出了基于数据挖掘进行用户忠诚度预测研究中涉及的主要问题的解决方法,包括连续数据离散化、属性选择等。4、选用数据挖掘算法的决策树方法进行用户忠诚度预测。