随着信息共享时代的发展,人们在享受网络资源带来极大便利的同时,也受到信息碎片化与信息超载的困扰,在海量信息中找到满足自己需求的内容成为了人们的迫切期望。虽然通过基于关键字的搜索引擎可以满足大众的简单需求,但无法满足个性化与定制化的用户需求,因此推荐系统应运而生。推荐系统目前已广泛应用在商品推荐、短视频推荐、社交推荐等领域,优秀的推荐系统会提高用户停留时间、提高商品销量、提高用户活跃度、更有效的帮助产品实现其商业价值。微博内容推荐作为当下研究的热点,越来越受到人们的重视。针对微博的海量数据,在对推荐系统、推荐算法等深入分析研究的基础上,本文改进了贝叶斯分类和相似度计算的算法,提出了一种融合文本分析算法、改进的贝叶斯分类算法和改进的基于用户的协同过滤推荐算法的混合推荐算法。该算法以文本关键字作为特征属性,首先利用中文分词算法和Text Rank权重计算提取文本内容关键字,作为标识微博内容的特征属性;然后利用TF-IDF算法和去中心化词频因子思想计算特征属性的权重值并依据条件概率分类,筛选出用户可能感兴趣的数据,缩小推荐结果集;最后采用改进的基于用户的协同过滤推荐算法,通过用户相似度计算法得到最近邻居,根据最近邻居的喜好得到最终的推荐结果。为验证本文提出的混合算法的有效性,设计并实现了原型推荐系统。依托该系统使用微博数据集进行了多组实验,结果表明,混合推荐算法在提高推荐准确率上有着良好的效果。