题目：微博个性化内容推荐系统评价模型研究与应用

    随着Web2.0网络技术和社会化媒体大力发展和成熟，用户制造信息大量增长，信息近几年瞬间爆炸，为了满足用户需求，网络导航和搜索引擎产品出现，但依旧不能很好的解决用户对信息选择的需求。于是，基于用户兴趣、社会关系等的推荐系统产生。推荐系统是一个热门又新生的研究课题，但现阶段推荐系统层出不穷，纷繁杂乱，对于推荐系统的效果评估仅限于一个个零散的评价指标，并没有形成一个针对特定推荐系统合理的评价体系。这是推荐系统领域需要解决的一大重要问题。

    所以针对上述待解决的问题，本文旨在以微博个性化内容推荐系统为评价对象，以提升微博个性化推荐内容的用户体验为目的，对推荐系统个性化内容推荐评价方面做研究，构建了微博个性化内容推荐系统的评价模型。首先本文对微博个性化推荐系统的原理进行了研究和梳理，为进一步对微博个性化内容推荐评价做铺垫。其次，进行微博个性化内容推荐系统的评价模型的构建。构建过程中结合德尔菲法确定评价模型中的评价指标体系和评价指标的重要程度，并结合层次分析法确定了各个评价指标的权重，通过加权计算构建了一套完整的、针对微博个性化内容推荐特点为主的评价模型。最后，通过实例实验和用户满意度调研进行了对比分析，验证了评价模型的有效性。在研究的最后，对研究结果进行了总结，提出了研究的不足和对未来研究的展望。

   通过研究发现，提升微博个性化推荐内容的用户体验的主要影响因素包括推荐微博内容质量的优劣和推荐系统性能的好坏。其中微博内容质量又分别通过推荐信息的转化率、推荐信息的多样性、覆盖程度、新颖程度和惊喜程度来衡量，推荐系统的性能分别从实时更新性能和系统的健壮稳定性来衡量。最终得到各个评价指标对提升用户体验的重要程度进行加权计算，得出最后的评价模型。