随着互联网以及移动互联网的迅速发展,新的互联网产品微博客的应用层面越来越广,影响力越来越大。微博客强化了互联网即时内容的传播,强化了互联网用户生产内容,强化了互联网互动性内容的整合,强化了对传统媒体的冲击。为了更好的利用好微博客的优点,增强用户的体验,有必要对微博客的多重性应用进行研究,以及对微博客的交互性进行研究。本文结合微博客开放化、集成化、简单便捷、传播速度快以及互动性强等特点,结合当今的应用研究现状,更深入的对微博客在图书馆、移动互联网、网络营销、以及同步中的应用做了研究。本文充分利用微博的优势,为了增强用户的体验,发挥微博客的优点,对微博客的交互性做了深入的研究,并给出了微博客与手机互联网、论坛、博客等的交互设计。对数据挖掘技术和现如今互联网的推荐技术进行了总结,为了帮助用户能够在互联网海量数据中找到自己感兴趣的内容,利用其中的关联主题挖掘、停用词过滤、中文分词以及主题推荐等技术结合微博客设计了帖立方微博主动推荐方案,准确的将用户感兴趣的信息推荐给用户,以其更好的增强用户体验。本文第一章主要讲述了微博客的发展背景和发展现状,以及本课题的任务,简要阐述了本文的主要成果：1.对微博客的交互性做了深入的研究,给出了微博客的交互性设计。2.提出帖立方思想,设计了帖立方微博主动推荐方案。其次给出了本文的组织结构。本文第二章主要对数据挖掘技术进行了综述,并对互联网推荐算法的发展现状进行了综述。本文第三章主要针对微博客的多重性应用进行了研究,对微博客的交互性做了深入的研究,并给出了微博客的交互设计。本文第四章针对微博客海量信息数据,提出了帖立方思想,设计了帖立方微博主动推荐方案。