用户的投诉行为既受到客观网络环境作用，又具有强烈的主观行为意识。通过收集投诉用户的主客观数据特征，引入机器学习算法预测潜在的投诉用户，提早介入进行网络优化和用户关怀，能够有效降低网络投诉的发生。本文介绍了一种基于XGBoost算法的投诉用户特征识别和预测方法，通过收集投诉用户数据特征，构建投诉特征指标集，利用XGBoost算法迭代处理实现潜在投诉用户预测。经大量数据验证，本算法可有效实现对网络潜在投诉预测，为网络优化提供了重要依据。