近年来,电信领域的用户趋于饱和。为了保持业务的稳定性,运营商们研究降低用户离网流失的方法来保障整体的用户数量,维系稳定的营收。面对日趋繁杂的电信用户数据种类,研究者们采用深度学习技术充分地挖掘用户兴趣意向,深度学习也成为近年来进行用户离网预测研究的重要方式。但是,目前缺少对用户长期行为数据和用户整体意向偏好的深度挖掘研究,同时对用户基础信息的建模研究更为缺乏。本文针对上述问题,分别从用户行为序列深度建模和用户行为融合用户基础信息建模两个角度提出了两个用户离网预测模型,并设计开发了用户离网预测算法系统。本文主要工作如下:（1）提出一种基于用户行为序列建模的用户离网预测模型MALSTMN（Multihead Attention and Long Short Term Memory Network）。用户在网期间产生的行为数据信息能够十分贴切地反应用户不同时期的意向偏好,当前用户是否离网与用户之前的行为有着密切的联系,因此对用户行为数据进行充分建模就显得至关重要。本文提出的MALSTMN模型采用长短期记忆网络来对用户序列数据进行分析,实现对时序特征数据的预测,掌握用户意向的动态变化;同时引入多头注意力机制,多角度学习用户多行为之间的协作信息,实现用户行为特征信息的捕获,并在实际运营商电信用户数据集上得到实验验证。（2）提出了一种融合用户基础信息的用户离网预测模型UBBN（User Behavior fusion Base information Network）。用户的基础信息之间也包含着已离网用户与待预测用户之间的相关性信息,因此本文提出的UBBN模型增加了对用户基础信息数据的建模。利用注意力相关性和余弦相似度来对用户的基础信息进行计算,衡量用户与用户之间的匹配程度,同时,采用长短期记忆网络捕获用户行为的长期意向偏好。该模型突破使用复杂的网络仅对用户历史行为数据进行建模的思路,采用基础的时序预测网络实现用户行为建模,并行对用户基础信息之间的相关性进行挖掘。在真实运营商电信用户数据集上进行实验,实验结果表明,用户匹配建模也可以很好地实现离网用户的预测。（3）设计开发了一个用户离网预测系统。该系统整合了本文提出的用户离网预测模型和基础的时序预测模型,通过可视化界面实现预测结果展示、调优等,将离网预测系统化,提高用户离网预测的效率。本文所提出的两个模型在真实的运营商电信用户数据集上进行了多次实验,实验结果充分证实了模型的有效性和高效性。最终,所提出的模型已经投入到实际的生产环境中进行使用。