新浪微博怎么加好友好友推荐在哪

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新浪微博客户端推出好友应用推荐体系
  近日客户端发布了3.2版,有用户发现在信息流中看到好友对下载应用的推荐。这种通过好友进行的应用推荐方式被微博内部人称为――好友应用推荐体系。
  这种通过微博好友推荐的模式是基于新浪微博平台的社交化属性,通过人与人之间的互动交流形成的社交关系网络来进行推荐传播的。用户可通过微博下载需要的应用,选择是否将内容分享到微博,当分享按钮打开时,微博好友即可在信息流中查看到已经被下载、分享出的消息。并可通过此微博内容直接下载该应用。
  好友推荐应用
  据微博产品负责人透露,在未来新浪微博还将通过主信息流中的好友推荐向用户推荐已关注好友浏览、下载、评价过的应用,将会成为第一个真正意义上的基于社交关系的推荐。通过社交平台可以为优秀的应用起到更好的传播效果,更容易形成口碑,方便用户找到优秀的放心应用。
  趋势card推荐应用
  目前,新浪微博已经同360助手、应用汇、宝软、安卓市场等应用中心展开合作,借助新浪微博的社交平台优势来推广应用。笔者先后联系了360和应用汇的相关负责人。奇虎360运营副总裁陈杰女士表示:这一年以来360手机助手高速发展显示出了移动应用市场的繁荣,但面对应用开发的红海,入口展示的资源则变得越来越紧张。新浪微博应用推荐体系的推出,率先将社交关系开放并与应用融合到一起,极大的提高应用推荐的个性化和精准度,使得渠道的资源能够得到更充分的利用,同时利用应用的社交入口,为广大中小新生应用的发展创造机会。应用汇的联合创始人芦衍锴在谈到新浪微博这套推荐体系时说到:要感谢新浪微博开放应用推荐服务,为开发者打造了真正意义上的基于生态平台!应用汇将全力支持,一如既往为安卓用户提供更多新鲜好玩的和手机软件。
  社交化应用推荐最大的亮点还在于可以利用社交的互动性进行口碑传播,例如用户可以相互交流APP的心得,选择自己喜欢的下载,形成口碑营销。其次社交平台具有先天的传播优势和流量优势。微博手机客户端是目前装机量最大的应用之一,已经形成一个巨大的天然流量入口。
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抵御住信息的轰炸, 远离话痨,告别闷骚,放下女(男)神,从今以后我只关注我应该关注且值得关注的人,营造一个有高度有深度有质感的微博小家园!
Copyright &基于新浪微博的好友推荐系统--《燕山大学》2014年硕士论文
基于新浪微博的好友推荐系统
【摘要】:随着信息技术飞速发展及互联网的迅速普及,微博以其新颖的形式走入网民的视线,并迅速走红。2009年新浪推出“新浪微博”内测版,微博正式进入中文上网主流人群视野,并迅速发展,在国内引发了信息传播的“微革命”。随着微博在网民中日益火热,好友推荐成为了用户关注的焦点,同时也是本文研究的重要内容。
首先,分析好友推荐算法的研究现状、核心思想以及目前存在的问题与不足。在此基础上,设计了基于用户的协同过滤好友推荐算法。该算法主要包括兴趣爱好、住址、二度人脉、教育工作信息和综合因素五个部分。
其次,为前四个部分建立相似关系,通过关系算法公式分别计算四个部分的相似度得分,再为每个部分设置不同的权重。综合四部分的相似度得分计算出每个推荐结果的得分,根据分数筛选,将综合相似度最高的前几项及其相似度分别显示给用户。
最后,设计了新浪微博好友推荐系统,完成了对系统总体功能的设计。通过对注册登录、个人主页、个人资料、个人微博、个人相册、关注粉丝、分组管理及好友主页等功能模块设计相关数据库,实现了新浪微博好友推荐系统,并通过用户数据来验证了好友推荐算法的有效性,从而实现了快速帮助用户筛选有效信息的目标。
【关键词】:
【学位授予单位】:燕山大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2014【分类号】:TP391.3;TP393.092【目录】:
摘要5-6Abstract6-9第1章 绪论9-13 1.1 课题背景和意义9-10 1.2 研究意义10-11 1.3 研究现状11-13第2章 开发工具及相关技术简介13-18 2.1 开发工具简介13-14
2.1.1 MYECLIPSE 简介13
2.1.2 TOMCAT 简介13-14
2.1.3 MySQL 简介14 2.2 相关技术简介14-17
2.2.1 JSP 技术简介14-15
2.2.2 SERVLET 技术简介15
2.2.3 JDBC 工作机制简介15-16
2.2.4 AJAX 技术简介16
2.2.5 JAVASCRIPT 技术简介16-17
2.2.6 CSS 技术简介17 2.3 本章小结17-18第3章 好友推荐系统总体设计18-31 3.1 好友推荐算法18-21
3.1.1 协同过滤算法18
3.1.2 基于用户的协同过滤算法18-21 3.2 系统功能结构设计21-25
3.2.1 总体功能结构设计21
3.2.2 功能模块设计21-25 3.3 数据库设计25-30 3.4 本章小结30-31第4章 好友推荐系统详细设计及实现31-44 4.1 注册登录设计和实现31-33 4.2 个人相关信息设计和实现33-42
4.2.1 个人主页设计和实现33-36
4.2.2 个人资料设计和实现36-37
4.2.3 个人微博设计和实现37-38
4.2.4 个人相册设计和实现38-40
4.2.5 关注粉丝设计和实现40-41
4.2.6 分组管理设计和实现41-42 4.3 好友主页设计和实现42-43 4.4 本章小结43-44第5章 实验及结果分析44-49 5.1 实验数据44-46 5.2 测试及结果46 5.3 结果分析46-47 5.4 存在的问题及解决方案47-48 5.5 本章小结48-49结论49-50参考文献50-53致谢53-54作者简介54
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