移动互联网行业竞争程度逐年加剧,获取并留住用户的成本和难度都越来越高,如何在激烈的行业竞争环境中获取并留住更多的用户是值得研究的重要课题。作者所就职的音频聚合平台X公司在音频平台行业内,无论是从内容的丰富性,还是在使用用户总量方面,都一直处于领先地位。但是随着多年来的业务拓展,以及竞争对手的模仿,目前还依然处于规模优势阶段,各家产品的区别,仅体现在内容数量、用户总量等方面,只是在数量上,比竞争对手多,并没有导致实质性质变的优势。本文希望可以通过对数据挖掘技术的研究,来实现建立绝对竞争优势的目的。本文首先分析了移动互联网行业和X公司的现状,并利用SOWT工具来分析目前公司最亟需改善的方面,然后综述数据挖掘理论及应用研究成果,比较智能推荐系统研究中的关键性技术,从而选择适合X公司的推荐方法,进一步结合X公司现有的用户使用行为数据,以及音频内容专辑数据,构建自己的智能推荐模型,接下来利用实际推荐结果来验证构建的智能推荐模型的有效性,最后论证了该模型对用户的使用时长和活跃度等数据改善的有效性,并提出后续算法改进方向。