本文主要针对新浪微博，进行社交网络上的用户建模研究。本文从用户标签和微博内容 两个角度进行研究，分别对用户进行兴趣表示，最终为用户构建兴趣模型。

本文的章节安排如图 1。1： 第一章为绪论，主要分析了本文的研究背景，解释了大数据网络时代用户建模的必要性

及可行性，并指明了本文的研究意义，同时简单介绍了文章的研究内容和章节安排。 第二章为文献综述，概括了用户建模相关研究工作的国内外现状，包括用户建模的信息

获取方法、用户模型的表示方法；以及社交网络中用户标签的研究及应用情况，研究中主要 对标签自身价值进行研究和将用户标签应用在个性化检索和个性化推荐等个性化服务上；同 时还对微博内容现有研究工作做了介绍，目前主要从微博用户行为，用户关系、微博文本内 容角度进行研究；最后对用户兴趣发现相关工作进行总结。

第三章为融合用户标签和微博内容的用户模型构建过程研究并对关键技术进行简单阐述。 用户建模分为两部分进行，第一部分为基于微博内容的兴趣表示过程，首先介绍了对用户微 博文本内容进行特征提取的方法，主要介绍了卡方（CHI）统计法，接着引入词频*逆文档频 率（TF*IDF）算法以及空间向量模型，并且用空间向量模型来表示微博内容；第二部分为基 于用户标签的兴趣表示过程，介绍了特征选择算法中的文档频次法，用户的标签也采用空间 向量模型进行表示；将两部分相结合则为最终的用户模型。

第四章为用户建模的实证研究过程及分析。 第五章为总结与展望，阐述了本文中所完成的工作，总结了不足和可以改进的地方，并

对论文的下一步深入研究进行一定的展望。