近年來，微博一直呈現(xiàn)飛速發(fā)展的態(tài)勢，深受國內(nèi)外網(wǎng)民的追捧，己成為了一種極具影響力的新型媒體。同時(shí)作為國內(nèi)最受歡迎的社交平臺，微博每天產(chǎn)生著數(shù)以萬計(jì)的文字、圖片、視頻、語音信息，這些海量的微博數(shù)據(jù)必然包含豐富的知識資源與商業(yè)價(jià)值，因此，如何在海量的微博數(shù)據(jù)中挖掘并推薦用戶感興趣的內(nèi)容，是值得深入的議題。

　　為了達(dá)到微博用戶感興趣內(nèi)容的有效實(shí)時(shí)推薦，有必要對微博內(nèi)容進(jìn)行文本分析，以獲取用戶興趣集。本文基于語義分析利用多種模型構(gòu)建推薦系統(tǒng)，進(jìn)而為用戶所感興趣的內(nèi)容提供精準(zhǔn)推薦。