电信行业的数据，一向又多又杂，想挖点干货出来真不容易。DMS 电信通用数据挖掘系统论文就专门聊了这个事，讲得挺细也挺实用，适合你想搞清楚怎么把数据挖掘真正落地做成系统的。嗯，里面不光有理论，还带了项目实践的内容，跟着写代码那种，落地性还不错。

论文走的是软件工程思路，从需求一路讲到模型训练，流程清晰，适合做参考。像什么数据预、特征选择、聚类、分类这几步，写得挺接地气的，多地方还有代码实现建议，挺贴心。

实际场景也有，比如用户流失预测、网络优化、个性化推荐这些，都是电信里用得着的。用什么工具、踩过哪些坑，也都有提，蛮有借鉴价值。

要是你最近正好在搞电信相关的数据项目，或者对如何用Python、WEKA之类工具做挖掘感兴趣，这份论文你可以看看。顺手一提，配套文档是DMS 电信数据挖掘系统论文 11.doc，可以直接拿来研究研究。

对了，想深入了解关联规则和聚类算法？下面几个链接也别错过： - 关联规则挖掘数据挖掘中的关联规则 - 聚类与距离度量数据挖掘关联规则 - 挖掘多层关联规则

如果你刚好在做数据挖掘相关项目，是面向行业落地的那种，这篇论文的思路和经验，应该能帮你少走不少弯路。