互联网的普及与Web 2.0时代的到来推动了微博的快速发展,并为微博精准广告的出现提供了前提条件。微博精准广告系统目标在于将广告投放给对其真正感兴趣的目标受众中去,因此用户的兴趣挖掘是微博精准广告的实现的关键。如果单凭用户的注册信息来投放广告会受到资料不全,更新过慢以及信息虚假的限制。为了弥补这一缺陷,本文提出了通过用户主动填写的基本信息、关系圈子(关注对象与粉丝)以及其参与讨论的兴趣话题等几个方面去挖掘用户的兴趣点的思想,并设计与之相关的兴趣获取模块与数据挖掘模块。另一方面,目前的博文广告效果的评估是从博文的转发次数与评论次数等几个指标出发的,但是每个转发或评论博文的用户的粉丝数与权威性是不同的,因此转发产生的效果也各不相同,所以,单从转发与评论次数等指标考虑博文广告效果的方法是片而的。为了解决这个问题,本文提出了微博用户影响力(User Rank)这一概念,用户影响力的思想与Page Rank类似,旨在衡量微博用户影响力的大小,并将该指标加入到评估广告效果的指标当中。本文的研究工作从两方面展开,1、基于用户兴趣挖掘的广告发布系统的设计,该系统包括6大模块：数据获取模块、数据挖掘模块、广告投放模块、广告管理模块、广告监测模块；2、用户影响力(User Rank)指数的设计。针对第一部分的工作,作者对系统中所涉及到的关键技术数据挖掘技术、LDA模型、中文分词进行了研究,给出了精准广告系统的设计方案并对各模块的功能进行了说明。对于第二部分工作,作者通过研究影响用户影响力的各个因子设计了用户影响力,并通过新浪微博的数据对该算法进行了验证,同时还将该结果与另外两种评估方式进行了对比。