【摘 要】
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在当今的互联网时代，人们每天都会产生大量的信息，信息的增长速度已经远远大于人类可以容纳的上限。在这个信息过载的时代，从海量的信息中高效地筛选出人们所需要的信息是至关重
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在当今的互联网时代，人们每天都会产生大量的信息，信息的增长速度已经远远大于人类可以容纳的上限。在这个信息过载的时代，从海量的信息中高效地筛选出人们所需要的信息是至关重要的。从搜索引擎到推荐系统，都是为了解决这个问题而发展起来的。另一方面，当今的互联网时代已然是移动互联网时代，用户每天在互联网上产生的数据越来越多，数据的价值也越来越大，根据这些数据，为用户提供个性化服务已经是主流趋势。其中，微博等社交网络便是一个巨大的用户数据源，如何利用这些数据分析用户的兴趣，是近年来的研究热点。本文便是在微博数据的基础上，研究如何挖掘用户的兴趣并对其进行个性化推荐。首先，本文对LDA主题模型进行了深入研究及分析，并研究了其在微博领域的应用，得出了LDA不适合直接应用于微博短文本的结论。继而提出了一种针对微博用户的建模方法：合并用户的微博集合，建立一个用户—主题—单词的三层模型，用户对话题的感兴趣程度便可以用这个模型来表示。然后，根据用户的主题分布之间的相似性，提出了相似用户的推荐算法，我们设计了基于向量空间模型和隐马尔科夫模型的对比实验，实验数据采用从新浪微博采集的真实数据，结果表明，该方法具有很好的效果，具有很大的应用价值。其次，本文利用微博用户的社交特征，提出了利用其粉丝和关注关系计算用户价值的方法，并将其利用到推荐算法中，用以产生不同侧重点的推荐列表，更好地满足各种用户的不同需求。最后，本文还提出了一种利用用户主题模型进行新闻推荐的方法，将其和基于非负矩阵的推荐方法做对比实验，结果表明，本文提出的算法不但可以发现用户对某个主题的兴趣，还能得出其对多个主题的兴趣分布。而现实中的用户一般都会有多个感兴趣的主题，本算法可以根据用户的多重兴趣分布，为其推荐多个感兴趣话题下的新闻，可以更好地满足用户需求。
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