近年来,伴随着计算机技术和智能移动设备的不断革新,移动互联网快速发展,渗透到了人们生活的方方面面。与此同时,中国移动阅读的市场规模不断扩大,国家“倡导全民阅读”政策的推进,更促使了移动阅读行业的进一步发展。互联网技术为移动阅读应用的发展奠定了坚实的基础,移动阅读应用所带来的利润空间不断增加,大量的移动阅读应用不断涌现。当前,移动应用市场竞争激烈,开发者和厂商都希望能够尽量缩短开发周期,降低应用的开发成本,使应用尽快进入市场,占据优势。考虑到当前缺少专门应用于移动阅读应用的数据采集及分析的解决方案和具体实现,本文研究和实现了面向移动阅读应用的数据采集及分析平台,主要完成以下几个方面的工作:(1)研究和设计面向移动阅读应用的数据采集和存储方案,并在此基础上设计和实现一个面向Android移动阅读应用的数据采集SDK;(2)对采集到的数据进行统计和挖掘,采用Eclat算法进行用户阅读关联分析,以及采用改进的K-means算法进行用户聚类分析;(3)研究和改进本文应用场景下的协同过滤算法,定义用户对于读物的隐性评分计算公式,提出结合用户阅读偏好和特征属性的整体性相似度计算模型,同时提出在计算隐性评分时引入冷却系数,实验结果表明该系数能够提高一定的推荐效果;(4)搭建一个基于Spring Cloud微服务架构的移动阅读数据采集及分析平台,实现数据采集、统计分析、读物推荐、图表展示和应用管理等一系列功能。