作为企业竞争的焦点和核心,如何获取用户偏好信息、并在此基础上对产品进行优化设计不仅具有广阔的商业价值,同时具有深刻的理论意义。近年随着移动互联网和在线内容服务平台的发展,以在线音乐,在线视频和在线图书等为代表的新型网络在线内容产品逐渐兴起,平台竞争也日益激烈。如何有效获取用户偏好信息、并对内容产品进行优化设计,成为在线内容服务平台关心的重要问题。本文以T公司的漫画内容服务平台为例,通过梳理企业的内容开发管理流程,发现T公司在内容产品的开发管理过程中因无法获取客观全面的用户需求偏好、以及缺乏科学系统的内容设计指导原则,导致作品用户关注度不高以及满意度低等问题。鉴于该问题是移动互联网背景下内容平台在进行产品开发设计的过程中普遍面临的难题,本文结合产品优化设计理论以及文本挖掘技术,提出一种基于用户偏好的内容产品优化设计方法,帮助在线内容服务平台解决产品开发过程中存在的问题。该方法具体如下:首先,选取合适用户评论的来源进行采集并对其预处理;其次,从用户的评论数据中获取用户的产品属性偏好;接着,以用户关注度这一定量指标,进一步量化用户对每个产品属性值的偏好程度;最后,建立产品优化设计模型并进行求解分析用以确定最优的产品设计方案。本文帮助新型内容服务提供商在获取用户偏好信息的基础上,进一步建模优化设计满足用户需求的内容产品,为商业企业获取数据信息,并有效应用数据实现增值提供思路。本文研究一方面改进移动互联网企业的运营模式,另一方面为传统企业如何利用大数据技术获取用户偏好信息、改进产品设计提供借鉴和参考。