现今阶段，移动互联网、通讯技术迅猛发展，经济全球化，促使电子商务的发展衍生出新的发展方向，即移动电子商务。与传统电子商务不同，移动电子商务具有多样化的特征，即移动、数据多样、个性化等特征，这些特征也决定了移动电子商务对服务经济带来的巨大利益。反之，服务经济也在驱动着移动电子商务的不断发展，服务经济促使着移动电子商务对精确营销、比较购物以及实时优化配送等方面提出迫切的要求，同时也是其发展的重要机遇。移动电子商务的特点主要体现在用户的可移动性特征以及对周围环境的依赖两方面。移动电子商务的移动性更加体现出了它的便捷性特点，即可以随时、随地通过各种移动终端进行商务活动。这也就决定了用户的需求将会随着周围环境的变化而变化。因此，对于用户需求的获取和分析，即对用户兴趣度的研究就显得尤为重要了。如何在海量、无序的用户商务信息中快速有效的获取对移动用户有兴趣的信息，以此对用户提供优质的服务，是本文所要研究的主要方向。本文首先对移动电子商务相关背景进行了解，通过总结分析移动电子商务的特点，包括移动环境和移动用户，即从主客观两方面入手分析。从而获得移动用户偏好快速挖掘分析思路。其次，本文对数据挖掘和关联规则挖掘方法等相关文献进行了学习和研究，对关联规则挖掘方法在电子商务领域应用中的用户偏好挖掘分析方法进行了总结和研究，通过对经典方法的总结和分析，找出不足，在此基础上进行优化和丰富，以提高用户偏好挖掘效率。最后，对传统算法和改进算法进行实验比较验证，通过对两种算法的实验设计和结果分析，以此验证改进后的算法要优于传统算法，同时使其能够更好的适应在移动电子商务环境下对移动用户的偏好进行快速的挖掘和分析。为移动电子商务中的精准营销、比较购物等商务业务提供更优方案。