在丰富多彩的网络世界中,微博这一社交平台的影响力和用户群体日渐壮大,新浪微博尤为突出,其商业价值也逐渐被人们发觉,广告商们纷纷把焦点放在微博上,希望通过这一平台在用户浏览微博的同时向其推荐感兴趣的广告,以获得更多的收益。微博营销较好的个体也日渐增多,但是就企业来说,想一直在这场战役中站稳脚跟是不容易的,因为人们的生活多彩,思想多变,短期的盈利不代表永久的成功。近几年,学者们多数是通过对微博用户的社交网络结构来研究消息的传播,以此间接的研究微博营销的状况。因为用户的社交结构可以指导企业进行广告推广营销。而通过技术方式提高微博营销水平的案例却很少。大多数的研究都是侧重于微博好友推荐以及可能感兴趣的微博内容推荐,而在微博营销层面,广告推荐的研究几乎是空白。本文的工作目标是基于个性化推荐理论提高微博的营销能力,以网络广告推荐为切入点。为了精准推广微博广告,本文着重分析用户的兴趣点,进行个性化的推荐,以此建立用户与品牌的良好关系,增强品牌的知名度,同时达到一个长久营销的目的。对于以上分析,本文对之前的算法进行改进,首先以单个用户的博文内容为出发点,有选择的进行原创微博和互动微博(评论、转发、点赞)筛选,形成一个最大程度代表用户当前和长期兴趣的微博集合,以往对微博的研究更侧重于社交结构,本文则侧重于分析用户自身的微博轨迹,将之前得到的微博集合进行聚类,选出最能代表用户兴趣的关键词集合,并与待推荐的广告比对,按权重大小进行推荐,最后通过实验部分来验证,对推荐结果进行评估和观察。实验证明,本文提出的算法与流程能得到更好的广告营销效果。