近年来,电信运营商推出大量的电信套餐用以满足用户的差异化需求,套餐设计越来越多样化,套餐种类也不断丰富和完善。然而,在市场上推出的众多电信套餐产品并没有使运营商获得更多竞争力和市场优势,反而因为套餐信息过载和不对称导致用户无法从大量的套餐中选择符合自己需求的产品。因此,分析用户的消费习惯和行为规律,对用户进行个性化套餐推荐研究成为电信领域重要的研究方向。本文旨在以大规模数据为基础,运用数据挖掘的方法解决电信用户套餐智能推荐的问题。以74万多条电信用户历史消费的大规模真实数据为研究样本,提出一种自适应多层分类（AMC）策略和XGBoost算法相结合的方法,构建电信用户套餐智能推荐集成模型（AMC-XGBoost）。该模型首先对数据进行预处理,并采用基于随机森林的特征选择方法挖掘用户选择套餐的行为特征及影响因素;其次,将XGBoost算法和其他分类算法进行数据测试,对比选择出分类效果较好的XGBoost算法;再借鉴多层分类的思想,通过自适应调整阈值拆分出不同层次的套餐类别,最后,结合XGBoost算法构造推荐集成模型。在此基础上,基于大数据挖掘用户行为的潜在特征,从套餐合约特征、流量特征、费用特征及通话行为特征四个维度分析用户行为对电信套餐推荐的影响因素,并给出可行性建议。研究结果表明,该集成模型预测结果的准确率为92%,F1值为93%,召回率为89%,且各组指标的标准差均小于0.05,表明该模型性能的稳定且预测效果良好,提高了套餐类别推荐的准确度。评价结果显示该集成模型分类性能均优于其他单一分类算法,验证了模型的合理性和有效性。在研究中发现,电信用户的费用信息类特征和流量信息类特征的指标重要度排名均靠前,是在套餐推荐过程中很重要的一类指标特征。同时,套餐内合约剩余时长特征和超套时长比例特征也是用户考虑套餐推荐的关键特征指标。相对而言,套餐内各种繁杂的增值服务和其他价值低的套餐服务并不会过多影响用户对套餐的选择。因此,重点考虑上述关键指标特征可以为电信运营商后续的套餐设计及推荐策略提供有价值的决策支持。