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微博作为社交媒体的一种形式,具有信息传播速度快、信息量巨大以及用户参与度高的特点,已经成为了用户网络生活中的一个重要的信息交流与分享平台,基于微博信息的分析和研究得到了国内外学者的广泛关注,已经成为了一个热点。在众多微博用户当中,不同的用户具有不同的影响力,研究分析微博用户的影响力对于微博信息分析以及用户的信息获取都具有重要的意义。影响力分析的方法主要基于用户间的关系以及用户的行为,国内外学者在这方面已经做了研究并且提出了多种方法来评估,其中多数方法都是基于PageRank的思想,同时结合用户的行为进行分析。而对于微博的内容检索需要结合微博本身的特点进行分析,结合微博内容的影响因素提高搜索效率和质量。本文研究微博用户影响力的自动评估、分析微博用户行为以及微博信息搜索等,具体的工作包括：第一,基于用户之间的关注关系、用户微博之间的交互行为即转发和评论关系,构建网络结构模型,基于网页权重排序算法PageRank的思想,将Weighted PageRank和HITS算法应用到模型中对网络结构中的用户进行影响力评估。第二,基于微博内容,在Lucene检索结果的基础上根据用户影响力进行结果的排序优化,针对微博的特点分析用户影响力对微博搜索结果的影响。第三,建立了微博分析与检索系统,通过对语料数据的图形化处理,分析用户在使用微博过程中的行为特征。使用Lucene对微博内容建立索引,将微博转发数、评论数加入索引建立过程中,使得检索结果更贴近用户搜索需求；在关键词搜索的结果集上做统计分析,得出基于关键词的用户影响力排名。