随着互联网的高速发展,在线信息资源进入爆炸式增长阶段。互联网的发展在带给人们便利的同时也带来了一些问题,以至于人们难以在海量的数据中找到自己所需要的信息。传统的搜索引擎方式已经不能满足人们日益增长的信息需求。在这样的背景下,个性化推荐系统获得了快速的发展,并为电子商务领域的公司带来了巨大的商业利益。近几年,以微博为代表的社交网站迅速走红,成为广大网民每日必上的网站。但是,由于微博平台用户数的不断增加,导致了信息量的急剧扩大,那么也就有了微博个性化推荐系统的需求。同时由于微博在舆论方面有较大的影响力,运营商也希望开发出一套针对微博的在线客服系统。本文的主要研究内容及工作包括：1)调研个性化推荐相关算法,深入研究了几种经典算法的优、劣势和他们的应用场景。2)改进传统个性化推荐算法并将其应用于微博数据。该算法综合考虑微博用户之间的转发关注关系及文本内容相似度,并在真实微博数据上进行验证。3)设计了微博个性化推荐系统。系统使用基于微博的个性化推荐算法,得到推荐结果。4)参与设计并实现了微博客服系统。由于运营商传统的微博客服工作方式不能适应快速增加的任务处理需求,因此提出了微博客服系统。它可以帮助客服人员便捷的处理微博任务,并对微博上关于本公司的信息进行舆情监控,主动发现、及时处理影响范围大的用户反映的问题。