推荐系统（RS）切入点------微博精准推荐项目

首先，针对该项目，关键的技术是用户的兴趣的精准挖掘。

整体的架构如下：

1. 数据生成层： 利用离线挖掘的方法对用户兴趣进行挖掘，挖掘后将用户数据存储到对应的数据库中，我们称之为用户数据库，同时我们将待推荐的微博数据也存储到数据库中，该数据库称之为推荐微博数据库。在用户数据挖掘中常用的方法有协同过滤算法、标签传播法以及word2vec等。

针对数据生成层中的用户定向主要有：（1）人群属性定向（包括年龄、性别等）（2）行为定向（一方面是用户之间的关注关系体现了用户的社交属性，另一方面是用户的行为数据主要是用户的原创、转发、评论、收藏、点赞、点击链接等体现用户的兴趣属性）（3）地理位置的定向利用移动设备记录用户的地理位置，为用户推荐相关的微博 （4）相似用户的定向：利用已经找出的一些人，找到与其相似的用户进行定向。