微博的出现,逐渐得到了大量用户的普遍认可和关注。我们可以在这里分享任何讯息,关注我们的好友可以第一时间看到并且与我们进行网络上的互动。在微博上我们可以及时获取各种资讯。但不可否认的是,随着微博用户的不断增多,鱼龙混杂的人也参与其中,不经意间或刻意散布的不实信息、虚假言论影响着人们的判断力。因而有效识别出可信度较高的微博用户,建立起可行的信任评估体系,对我们的网络社交生活有着重要的意义。本文针对微博用户可信度的研究,做了以下工作:首先,针对目前已有的关于微博用户可信度模型的评价因子进行分析后,增加了新的评价因子,如博文内容中包含主题因素、网页链接、图片、小视频等因子,在以往的转发评论点赞微博的基础指标上加入了原创微博的指标。其次,在对评价因子分析的基础上,综合了概率的思想,将用户可信度模型体系分为了博文率,吸引率,影响率三个方面进行计算。在影响率因素的计算中,将微博数,关注数,粉丝数因子通过改进的PageRank算法调整比例参数,最终构建了微博用户可信度模型。最后,经过对新浪微博用户和微博明星势力榜以及全国高校团委的微博数据进行实验,同时利用微博用户在本文算法下的可信度值和HITS-UC算法中权威度和中心度的结果对比,验证了本文微博用户可信度方法的有效性。