近年来,随着3G时代的到来,电信行业的发展尤为突出,为人们带来了前所未有的便利和服务。但与此同时,随着服务的多样化实施,电信行业的投诉也在与日俱增。电信运营商们必须重视客户的投诉,及时解决行业发展所产生的问题。鉴于客户的投诉数量不断增长,因此,如何让运营商在最短时间内,找出投诉中所蕴含的深层次问题,就成了现阶段的重要问题。本论文所阐述的电信投诉分类系统,即是基于此背景,对现有的电信用户投诉文档进行自动分类,并同时具有分类纠错参考功能的项目。如何从大量的投诉文本数据中提取出所需要的有价值的信息,全面准确地把握住投诉的焦点,并以此进行投诉分类是一个具有挑战性的问题。同时,对如何探测出用户的错误理解等原因导致的投诉文本错误分类,本文也给出了一定的思路。本课题来源于和电信某单位的合作项目,主要完成下述工作：1.对基于电信用户的投诉分类及管理系统中的需求及技术难点进行了详细描述,分析了用户的投诉分类及管理系统整体流程；2.设计了用户投诉分类及管理系统的总体架构,并采用机器学习及数据挖掘技术,设计了其中的特征词选取和文本分类功能；3.参与实现了一个基于电信用户的投诉分类及管理系统。目前本系统已经在某运营商客户投诉系统中应用,对投诉分析的效果良好。