随着我国互联网的高速发展,特别是移动互联网的由3G向4G升级带来的高速发展。微博已经成为人们日常沟通和交流的重要的社交媒体平台之一。对微博平台的整体规律、用户行为特征进行分析、数据挖掘具有重要的意义。本文主要针对新浪微博用户点赞、评论、转发等行为进行平台整体规律研究。采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型挖掘微博用户的兴趣点,建立用户模型并进行相关的推荐研究。主要研究工作和成果包括:(1)微博平台的整体规律、微博内容分析方法及用户行为分析。包括分析了微博整体转发、评论、点赞特点;微博中文分词、分类方法;用户微博被转发、评论、点赞的规律及与微博发布时间关系;(2)微博用户兴趣点分析。采用基于LDA主题模型进行微博隐含主题的挖掘,建立用户兴趣模型。(3)基于用户兴趣模型,采用基于内容推荐及协同过滤推荐混合的混合推荐方法实现微博内容推荐、用户推荐及尝试结合用户地理位置信息进行营销广告推荐。实验结果发现,推荐各项内容的效果达到预期。