현재 사용자 중심의 웹 2.0 기반 애플리케이션은 웹 1.0을 대체해 왔다. 사용자는 대화형 네트워크 애플리케이션을 통해 정보를 얻고 제공한다. 그 결과, 사용자의 선호도 프로파일을 구축하기 위해 사용자의 로컬 문서 운영 행위와 네트워크 탐색 행위만을 추출하고 분석하는 전통적인 접근 방식은 사용자의 관심사를 충분히 반영할 수 없다. 이에 본 논문에서는 MicroBlog에서의 읽기, 전달 및 @ 행위와 같은 사용자의 커뮤니케이션 정보를 기반으로 한 선호도 분석 및 표시 방법을 제안하고, 개선된 PersonalRank 기법을 사용하여 네트워크 내에서 한 사용자가 다른 사용자들에 대해 갖는 중요도를 분석한다. 또한 사용자의 커뮤니케이션 행위를 바탕으로 사용자 선호도에서 항목들의 가중치를 갱신한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 11SPR 값 측면에서 온톨로지 모델, TREC 모델, 범주 모델보다 우수한 성능을 보였다.