随着近几年通信业的迅猛发展,移动通信网业务己成为通信行业的支柱产业之一,如何保障移动通信网业务的正常运行,已成为各大通信运营商重点关注的问题。电信员工使用移动通信网客户行为分析平台可以对移动通信网数据业务中的各类故障和客户投诉进行处理,节约人力,财力,提高工作效率。而数据挖掘技术也逐渐成为通信行业研究和应用的热点之一,正发挥着越来越大的作用。本文从目前移动通信网数据业务背景和需求出发,设计并实现了移动通信网客户行为分析平台,该平台已投入实际应用；其次,以该平台为基础,应用数据挖掘和数据仓库的知识与技术,设计和实现了数据处理和分析模块；第三,对数据挖掘中分类技术的相关知识进行了研究,在详细分析文本分类算法的基础上,讨论了基于内容的短信文本分类算法用于本平台中的若干不足,并针对其不足之处提出了改进的短信文本分类算法。本文的主要创新之处在于：(1)设计和实现了基于数据仓库,Web服务的移动通信网客户行为分析平台。(2)采用数据仓库技术对本平台的数据处理进行优化,提出适合海量数据处理的PAP算法,将其用于客户行为数据的处理。(3)根据本平台的实际情况,改进基于内容的短信文本分类算法,将其用于垃圾短信的过滤。