微博作为Web2.0时代新生的网络应用形式,自诞生不久就以其惊人的影响力和急速攀升的用户数量在互联网业界引发了一场前所未有的“微革命”。与其他社交网络不同的是,微博不仅仅是一个沟通交流和信息传播的媒介,其惊人的消息扩散能力在广告营销和个性化服务方面也具有广阔的应用前景。精准的广告投放及好友推荐在加强微博用户的体验、提高用户满意度的同时,也为微博网站带来巨大的利润收益,因此对微博用户兴趣的挖掘及应用是一个非常值得关注的研究方向。本课题以新浪微博为研究对象,针对目前微博网站对用户兴趣挖掘不够准确的问题,本文提出了一种基于行为的微博用户兴趣挖掘方法。该方法首先研究了微博网站的特性及微博用户行为特点,重点分析了用户的关注行为、发布微博行为、评论转发及加用户标签的行为,并通过数据统计分析筛选出代表用户兴趣的行为信息。然后构造用户兴趣类别分类器,对代表用户兴趣的行为信息进行兴趣挖掘,并利用调和因子对不同行为的挖掘结果进行融合,进而得到本文提出的基于行为的微博用户兴趣挖掘方法。最后,制定可行的用户兴趣挖掘方法的评价标准及验证方案,利用新浪微博开放平台提供的API接口进行实验数据获取,并与实际微博用户兴趣模型进行对比,在可行性、准确性及灵敏度方面进行实验验证,结果表明,本文提出的基于行为的微博用户兴趣挖掘方法具有可行性,挖掘结果较准确,且对用户兴趣漂移现象反应较灵敏。