微博的个性化推荐对于提升用户体验和帮助用户及时、准确地获取信息具有重要意义。在分析微博用户行为模式的基础上，提出一种基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模型。从时间和地域两个维度对用户进行情景建模，提取用户的时间情景模式和地域情景模式，同时给出情景模式相似度计算方法，对用户的情景模式进行扩展，捕捉用户感兴趣的情景模式倾向，在此基础上建立用户个性化情景模式库，采用卷积神经网络构建个性化微博推荐模型，实现微博用户的个性化推荐。实验结果表明，与AUSR、RA-CD算法相比，该模型具有较好的推荐效果。相比于时间情景模型和地域情景模型，其平均绝对误差和用户满意度指标均达到最优效果。