随着用户需求的不断提升，电信套餐的目标市场划分日益细致，套餐设计越显多样化和多角度，种类功能也愈加齐全丰富。但是，套餐的数量并没能带来与之相匹配的市场优势，套餐数量繁多臃肿、信息庞大，给电信运营商带来管理困难的同时，也给用户带来了套餐匹配与选择相关的困扰。为此，个性化、智能化的套餐推荐显得尤其重要和必要，从海量数据中获取有用知识，动态分析用户需求，科学建立推荐模型，实时、主动地为消费者推荐适合的电信套餐产品，这也是“顾客导向”现代管理理念驱动下电信套餐发展的必然道路。本文综合运用了协同过滤、内容推荐、关联规则的个性化推荐方法以及聚类分析、层次分析等多种工具方法，进行基于消费行为的电信套餐推荐模型研究。首先界定电信套餐的概念范畴，构建了电信用户消费行为模型和电信套餐信息模型，提出了刻画电信用户消费行为和电信套餐的维度和指标；其次，构建了基于消费行为的电信套餐推荐模型，并基于用户的协同过滤思想设计了“用户到套餐”推荐算法，基于内容的推荐思想设计了“套餐到用户”推荐算法，通过用户消费行为与电信套餐信息匹配得出目标推荐集；最后，根据电信套餐推荐模型和推荐算法，设计了电信套餐推荐原型系统，并运用某地市移动运营商的实际数据进行电信套餐推荐的数值验证和软件实现。本文将个性化推荐方法引入电信行业，通过扎实的理论分析和科学的推荐算法构建电信套餐推荐模型，并通过软件实现和收益变化证实了该模型科学有效，为电信企业的套餐运营管理提供了科学智能的推荐方法和管理工具。