微博平台的产生与发展,使其用户可以在微博平台上根据自己的意愿收听自己感兴趣的内容。不仅如此,微博平台也成为了其用户分享、交流以及传播信息的最主要社会媒体。面对微博平台每天产生的海量信息,如何从中获取自己所需的信息成为了每个微博用户关注的问题。由于微博中的信息总是伴随着发布信息的微博用户存在,因而在众多微博用户中找到与自己在某方面相似的用户,也成为用户获得所需的信息的重要渠道之一,为微博用户推荐好友成为一个新的研究热点。本文基于微博数据的分析与挖掘技术,研究微博好友的推荐机制,包括微博好友推荐模型的构建及相关算法的实现：首先,对现有的微博好友推荐算法进行深入的研究,总结了推荐算法的相关理论知识,分析并结合了微博用户的多个特征,构建了一个综合微博用户当前好友关系、用户标签、位置信息以及所关注热门话题的个性化微博好友推荐模型；第二,基于所构建的推荐模型,设计了一种微博好友推荐算法,实现了为微博用户推荐好友的功能。具体地,首先设计了好友推荐的实现流程,然后分别设计了用户候选好友集合的生成方法和用户标签、位置信息以及所关注热门话题相似度的计算方法,最后综合上述多种好友推荐因素,实现了所提出的个性化微博好友推荐算法；最后,为证明本文模型和算法的可行性和优势,采用交叉验证的方式验证个性化好友推荐算法推荐的推荐效果。与几种常见的好友算法就准确率、召回率和F值进行对比实验,证明了本文提出的个性化好友推荐算法的有效性以及在推荐效果上优于所对比的好友推荐算法。