近年来,5G商用化进程持续加快。在5G飞速发展的时代背景下,用户对运营商的服务提出了更高的要求。然而4G市场在经历了井喷式的增长之后,伴随着人口红利的逐渐消失,电信运营商之间的竞争却日趋同质化。要想在即将到来的5G市场中先发制人,三大运营商必须要面对的一个首要问题就是着力提升用户满意度,减少用户流失。为了更加有效的提升用户满意度,事先对用户满意度进行预测就显得尤为重要,如果事先可以预测出用户是否满意,就可以对其进行针对性的修复,进而可以显著提升用户满意度。本文系作者在浙江省某电信运营商实习期间所参与的用户满意度预测业务为基础,在其基础之上进行整理补充而形成。文中将电信用户满意度分为网络质量、促销活动、资费套餐3个商业过程,基于逻辑回归、随机森林和支持向量机3个机器学习算法对3个商业过程的用户满意度进行预测研究。首先,对机器学习算法的理论进行阐述;然后,对数据集进行预处理,为后续建立预测模型做准备;接着分别运用逻辑回归、随机森林、支持向量机算法对用户是否满意进行模型训练与预测,并基于逻辑回归的预测结果对3个商业过程进行融合,得到用户整体满意度的预测模型;最后就主要研究结论进行归纳和总结,并对未来的研究进行展望。本文的主要结论如下:机器学习应用于用户满意度预测效果良好;按照商业过程进入融合预测效果良好;采用IV值方法有效实现降维。相应的对策建议如下:网络质量商业过程要着力提升网络质量的相关指标;扩大优惠力度有利于提升用户满意度;资费套餐商业过程要重点关注用户的数据流量费用。