随着移动通信技术的飞速发展,移动通信用户规模不断扩大,运营商的网络建设也趋于成熟。在网络运行维护过程中,运营商积累了海量的数据,并且以指数级规模不断增长。这些数据,尤其是核心网的数据中,蕴含着丰富的用户行为信息。因此如何从这些大数据中快速并精准地挖掘出对运营商有价值的用户行为信息,是运营商普遍面临的一个重要课题。在竞争日趋激烈的通信运营市场中,准确掌握用户行为信息对于运营商来说有极其重要的意义。本论文针对于核心网的多种数据源,提出了一套普适的数据挖掘流程,结合移动通信用户行为的特殊性,尝试提出了一般的用户行为分析方法,然后结合运营商的现网采集数据进行了实际的数据挖掘操作,并且对挖掘结果进行了一系列的业务场景分析。本论文的研究工作和成果如下：1.基于核心网多种常见数据源的特点,建立了专门针对核心网数据源的数据挖掘流程。2.通过分析移动通信用户的一般行为特点,提出了用户行为分析的基本理论和方法。3.基于现网的实际数据,运用聚类等一系列数据挖掘方法进行数据挖掘的实现工作,得到了一系列有价值的用户行为信息。4.将己知的用户行为在一定适用范围内进行数值建模,并且深入研究了数值模型的实际含义。