随着信息时代的到来,社交网络得到普及。网络中蕴含大量有价值的资源,然而随着使用人数增加,发布与分享的数据爆炸式增长,造成了信息过载。为了解决信息过载的问题,推荐算法被应用于互联网应用中。但是在庞大的社交网络平台中,传统的推荐系统存在着诸多的局限性,造成推荐结果的不准确和同质性。本文结合社会网络的三要素(动机,信任和机会),提出了基于动机、信任和机会的个性化推荐算法,从而构建适用于社交网络的推荐系统。首先,本文分析了用户在社交网络中的发帖动机,并将其分为获取信息和社会交往两个类别。对获取信息的动机,本文从发帖的内容中提取出用户的需求,并通过计算主题相关性来进行基于动机的个性化推荐。然后,对于用户社会交往的动机,文本从用户的关系信息中分析用户的社交关系,通过用户生成内容信息、交互信息和社区群组信息来计算用户之间的信任度,从而挖掘出值得用户信任的关系,继而进行基于信任的个性化推荐。最后,本文针对传统的推荐系统只注重精度而忽略多样化的局限,以及推荐系统存在的长尾和推荐同质性等问题,将机会理论运用到推荐系统,构建了基于机会的个性化推荐算法,从而能够更加深入地挖掘出用户潜在的需求和喜好。本文采用了新浪微博的数据集,在实验设计中对动机、信任和机会三个因素分别构建了个性化推荐模型,并且对三个模型进行独立实验,验证了有效性。最后综合上述三个模型,构建了基于动机、信任和机会的个性化推荐系统,通过大量实验验证了可行性。实验还采用了多种评估指标,并在各项评估指标中均取得较好的推荐质量,从而证明了本文提出的算法和模型具有很好的推荐效果。