欺诈每年都会给移动通信行业带来巨大的损失。第三代移动通信服务由于其自身的特点,将会面临更大的欺诈威胁和挑战。为了维护移动运营商和广大消费群体的利益,提高通信服务质量,需要对移动通信网络中存在的各类欺诈现象进行分析,找出欺诈产生的根源,进而采取行之有效的防范措施来减少欺诈给移动运营商所带来的损失。数据挖掘技术是近二十年来兴起的一种面向主题分析,支持决策管理的信息技术,对于解决移动通信欺诈这一课题无疑是一条比较好的思路。应用数据挖掘技术不但可以充分利用移动运营商内部海量的数据资源,还可以帮助经营决策人员从传统的依靠历史经验和直觉来判断欺诈行为的工作方式转变为利用信息化、智能化的技术手段来发现欺诈用户的行为模式,大大减轻企业的运营成本和提高预测的准确率。本文首先使用从数据仓库中采集到的大量的移动呼叫详细记录和用户资料信息,利用数据挖掘工具WEKA,分别采用三种分类算法(决策树分类、贝叶斯分类和神经网络分类)对欺诈预测模型进行建模,通过比较其预测准确率、误判率以及运行速度等方面进行综合评估,选取适合本主题的算法模型。接着,根据业务需求,利用上一阶段的研究成果,设计出一个集预防、侦测和阻止为一体的移动通信防欺诈管理系统以协助企业更好地做好欺诈管理工作。