1、“.....鉴于微博作为个能表达出用户的真实思想和最新动态的平台，的用户分类与旅游推荐论文原稿。同样对于功能微博用户，也会根据其类型推荐相关微博，如针对万达影讯这种大所提供的微博，主要以时尚生活的景点和资讯为主，这些都是根据微博用户特点确定的相应的景点分类。面向微博的旅游推荐的主要思路具体如下面向微博的用户分类与旅游推荐论文原稿旅游信息行业的现状迫在眉睫，鉴于微博作为个能表达出用户的真实思想和最新动态的平台，完全可以作为提取每个人的兴趣爱好，旅游意向的数据来源。面向微博的旅游推荐的主要思想是搭建个可针对不同用户的具体特征......”。

2、“.....而领袖用户相对较少，多以著名商人作家等为主，他们所发表的内容多为自己从事领域的内容，所以，他们的兴趣基本固定。功能微博就是以平台或商家的名义所发布的微博，此类微博的兴趣较为广泛，涉面也很广，但数量并不多，但却不缺乏影响兴趣集合，在下设有多个相同的兴趣名称，即，这里的微博用户分类体系将用户分为个大类吃货购物摄影体育教育情侣艺术。微博用户特点微博中含有大量的信息，不仅有用户发表微博的数量统计，用户关注人员以及粉丝数量，还有很多与用户个人相关的信息，如在吃货中，主要是推荐些有地方特色小吃或有名美食的景点......”。

3、“.....尽管这种分类不定是用户兴趣爱好，但也可以使用户把握相关行业动态信息。因此，将其作为聚类分析数据样本也有定作用。其次，利用景点信息集合，找出每个景点所，就需要发现与了解用户特点，根据用户特点对景点进行分类。而做好数据分类，这就需要应用到数据挖掘技术根据用户特点为其推荐相关景点信息，以便达到猜用户所想景点推荐。参考文献宋双永，李秋丹，路冬媛面向微博客的热点事件情感分析方法计算机科学可能感兴趣的景点集合。即找出指定用户的兴趣爱好集合，从中，分别针对用户所拥有的兴趣特征找出与之到对应的景点类别的映射......”。

4、“.....微博用户可能感兴趣的景点的集合就确定出来了，在数据库中可以查询到其中任何兴趣集合，以便概括出具有相同兴趣的微博用户。即进行语料加工，从语料中选取了具有鲜明特征的语料，对其进行分类标注并去除无效信息，标注句子。景点类别的确定。同时设置旅游景点集合，在下设有多个景点，即因不是任何景点都能满足用户兴趣，所动态信息。因此，将其作为聚类分析数据样本也有定作用。其次，利用景点信息集合，找出每个景点所具有的特点，构成景点特征集合。最后，根据事先确定好的用户兴趣爱好，为之推荐符合其兴趣特征的景点。具体实现思路如下以覆盖人数为标准......”。

5、“.....王连喜，蒋盛益，庞观松，吴美玲微博用户关系挖掘研究综述情报杂志，作者单位山西大学计算机与信息技术学院山西省太原市。聚类分析数据样本首先，明确用户兴趣集合，以便概括出具有相同兴趣的微博用户。面向微博的用户分类与旅游推荐论文原稿加权计算式，即利用该兴趣特征在该用户所有兴趣中所占的权重得出。∈，其值越大则代表用户该兴趣特征表现越明显，代表用户无此兴趣特征。结论通过以上分析得知，微博用户在逐渐增多，用户出行的需求也逐渐增加。为给用户满意的推荐还有普通工作人员，此类用户比较喜欢接受新事物......”。

6、“.....而领袖用户相对较少，多以著名商人作家等为主，他们所发表的内容多为自己从事领域的内容，所以，他们的兴趣基本固定。功能微博就是以平台或商家的名义所发布个人所属的兴趣特征。兴趣特征加权上述数据库中微博用户的特征向量其实为布尔逻辑型，即只能确定用户是否属于兴趣特征类别，而无法确定用户对其偏好程度，为了能够更加定量精准的表达用户属于个兴趣特征的程度，在此引入兴趣偏好程度进行所属特征的以还需要具有代表性的且能够被用户兴趣标示的景点类别集合，即，这样就可以便于找到具有相同风格的景点......”。

7、“.....确定用户的词确定微博用户喜好类别。要了解用户的微博信息的特点，可以利用以下方法确定用户的兴趣。先设定兴趣集合，在下设有多个相同的兴趣名称，即，这里的微博用户分类体系将用户分为个大类吃货购物摄影体育教育情侣艺术。聚类分析数据样本首先，明确用户的微博，此类微博的兴趣较为广泛，涉面也很广，但数量并不多，但却不缺乏影响力，它的粉丝也很多。如在吃货中，主要是推荐些有地方特色小吃或有名美食的景点，同时也包括些特色饭店等内容。尽管这种分类不定是用户兴趣爱好......”。

8、“.....用户关注人员以及粉丝数量，还有很多与用户个人相关的信息，如性别微博等级相册等内容。对于微博用户来说，主要有种，分别为般用户领袖用户以及功能用户。其中，般用户多指年龄在周岁之间群体，这些用户人群学历相对较高，不仅有学生，完全可以作为提取每个人的兴趣爱好，旅游意向的数据来源。面向微博的旅游推荐的主要思想是搭建个可针对不同用户的具体特征......”。

9、“.....通过公开采集与抽取从新浪微博腾讯微博中获得。本次实验取该语料库中得条。关键词微博用户分类旅游推荐为微博用户提供高质服务，提高用户满意荐平台而此类智能推荐系统与普通系统中的旅游景点推荐服务最大的差别在于推荐的方法区别于普通推荐系统的简单匹配，智能推荐的最大变化是可以因人而异的进行智能推荐。为实现这目标，可以将数据挖掘技术应用其中，以此为基础做好微博用户分类。面向微博力，它的粉丝也很多。关键词微博用户分类旅游推荐为微博用户提供高质服务，提高用户满意度已经成为微博企业重要工作，由于用户需求的不同......”。