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随着电信市场竞争日益加剧,客户流失成为运营商关注的焦点问题之一.针对电信数据量庞大且有时间序列的特点,提出一种改进的贝叶斯分类方法来研究电信客户流失问题,通过对不同属性加权改进了朴素贝叶斯分类器默认每个属性对分类结果影响相同的假设,进一步探讨了应用增量学习方法来应对不断增加的数据,以改善分类器的准确率.实验结果表明,本文的方法有较高的准确率.