现如今,电信运营商市场趋于饱和,携号转网政策的全面实施无疑加剧了运营商之间的竞争,如何保留老用户成为了运营商日常业务中最为关注的问题之一。为此,运营商需要对用户的流失行为进行精准预测,从而制定相应的策略来维系用户。在此背景下,本文依托数据挖掘技术,对运营商用户数据进行分析处理,基于深度森林算法搭建了用户流失预测模型。本文的主要研究工作如下:(1)基于数据挖掘技术对运营商后台系统获取的真实用户数据进行分析,利用数据清洗、数据变换以及基于Relief方法的特征选择来保证数据的科学有效性。根据最终确定的16个特征变量,本文基于gcForest深度森林算法搭建了用户流失预测模型,并同支持向量机、KNN等常见机器学习算法进行了对比,结果表明,基于gcForest算法的用户流失预测模型的表现优于传统机器学习算法。(2)改进gcForest算法对于类不平衡数据的处理方式,基于EasyEnsemble算法的思想,提出了将SMOTE算法和ENN算法融合到gcForest算法框架之中的OSEEN-gcForest算法,并依此搭建了用户流失预测模型。(3)在UCI公开数据集上对改进算法进行验证的基础上,将改进算法运用到运营商用户流失预测问题中,结果表明OSEEN-gcForest改进算法相较于传统机器学习算法具有更优越的性能。