基于协同过滤算法的短视频平台系统的设计与实现.docx

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1、本科毕业设计论文题目：基于协同过滤算法的短视频平台系统的设计与实现在移动互联网时代，短视频已经成为人们日常娱乐生活中不可或缺的一部分，观看短视频已经成为一种非常受欢迎的娱乐消遣方式。如今的短视频平台市场中，大多数的短视频平台系统实现了基本的功能，如视频浏览、视频上传、视频留言等，但是却无法为用户提供个性化推荐功能。为了满足用户个性化需求，本课题设计并实现了一种基于协同过滤算法的短视频平台系统，旨在为用户提供感兴趣的视频，从而实现个性化推荐的功能。该系统主要目标是为了提供个性化的视频推荐，因此使用了协同过滤算法，该算法的具体步骤为：第一步，获取当前用户的观看历史记录信息，将用户观看历史记录中的最

2、后一条记录作为最接近用户兴趣的视频信息。第二步，从这条记录中，获取视频名称、视频类别这两个属性的值。第三步，将这两个属性值与用户从未观看过的视频信息中的视频名称与视频类别进行余弦相似度计算，计算得出的值越大，说明这两条视频信息的相似度就越大，即这条未观看的视频信息与用户兴趣越接近。第四步，对计算出的相似度值由高到低进行排序。第五步，在排序结果中取相似度排在前五位所对应的视频信息,将这些视频信息作为推荐列表推荐给当前用户，从而实现个性化推荐。在系统设计实现过程中，首先对当前主流的短视频应用进行了分析，提出需要实现的功能，然后进行具体开发。系统采用的是B/S架构，数据库则采用MySQL数据库管理系

3、统。该系统是由前台和后台组成的，前台是普通用户操作，后台则主要为管理员操作。采用SpringBOot框架搭建开发一个体验性好并且可以进行个性化推荐的短视频平台系统。关键词：短视频平台系统；协同过滤算法；SPriiIgBOot框架；MySQL数据库论文类型：工程设计AbstractIntheeraofmobileinternet,shortvideoshavebecomeanindispensablepartofpeoplesdailyentertainmentlife,andwatchingshortvideoshasbecomeaverypopularwayofentertainmentan

4、dleisure.Inthecurrentshortvideoplatformmarket,mostshortvideoplatformsystemshaveimplementedbasicfunctionssuchasvideobrowsing,videouploading,videomessage,etc.,buttheycannotprovidepersonalizedrecommendationfunctionsforusers.Inordertomeetthepersonalizedneedsofusers,thistopicdesignsandimplementsashortvid

5、eoplatformsystembasedoncollaborativefilteringalgorithm,whichaimstoprovideuserswithinterestingvideos,thusrealizingthepersonalizedrecommendationfunction.Themaingoalofthesystemistoprovidepersonalizedvideorecommendation,sothecollaborativefilteringalgorithmisused.Thespecificstepsofthealgorithmare:first,o

6、btaintheviewinghistoryinformationofthecurrentuser,andregardthelastrecordintheusersviewinghistoryasthevideoinformationclosesttotheusersinterest.Step2,obtainthevaluesofthevideonameandvideocategoryattributesfromthisrecord.Thethirdstepistocalculatethecosinesimilaritybetweenthesetwoattributevaluesandthev

7、ideonamesandvideocategoriesinthevideoinformationthattheuserhasneverwatchedbefore.Thelargerthecalculatedvalue,thegreaterthesimilaritybetweenthesetwovideoinformation,thatis,theclosertheunwatchedvideoinformationistotheusersinterest.Step4:Sortthecalculatedsimilarityvaluesfromhightolow.Step5:Takethevideo

8、informationcorrespondingtothetopfiveintermsofsimilarityfromthesortingresults,andrecommendthesevideoinformationasarecommendationlisttothecurrentusertoachievepersonalizedrecommendation.Intheprocessofsystemdesignandimplementation,wefirstanalyzedthecurrentmainstreamshortvideoapplications,proposedthefunc

9、tionsthatneedtobeimplemented,andthencarriedoutspecificdevelopment.ThesystemadoptsaB/Sarchitecture,whilethedatabaseadoptsaMySQLdatabasemanagementsystem.Thesystemconsistsofafrontendandabackend,wherethefrontendisoperatedbyordinaryusersandthebackendismainlyoperatedbyadministrators.Buildanddevelopashortv

10、ideoplatformsystemwithgoodexperienceandpersonalizedrecommendationsusingtheSpringBootframework.KeywordsjShortvideoSystemjCollaborativefilteringalgorithm;SpringBootframework;MySQLdatabase1引言随着互联网技术的飞速发展，现代社会中人们的生活方式和娱乐方式也在不断变化。近年来，短视频应用已成为一种非常受欢迎的娱乐方式和社交工具，得到越来越多人的热爱和使用，尤其是受到新一代年轻用户的追捧。然而，在众多的短视频平台中，用

11、户往往会面临一个问题：如何找到自己喜欢的视频？当前主流的短视频应用虽然实现了一些基本功能，但是却无法为用户提供个性化推荐。本文的重点在于通过对用户浏览历史行为的分析，然后为不同的用户提供不同的个性化需求。通过该系统的设计与实现，可以使用户在海量视频中可以更快的找到自己喜欢的视频，提高用户的体验性。1.1 系统开发背景当前，随着移动互联网的发展，短视频己经成为人们休闲娱乐、获取信息的新方式。在社交网络上，短视频分享已成为流行趋势之一，用户对于短视频内容的需求不断增加。然而，在对当下短视频平台分析发现，只有小部分的短视频平台和短视频软件实现了个性化推荐，仍有大部分的短视频平台没有为用户提供个性化推

12、荐的功能。为了解决此问题，选择设计开发一款基于协同过滤算法的短视频平台系统。该系统的设计与实现就是通过对当前用户历史行为的分析，然后通过分析所得结果进行处理得出当前用户的推荐信息，然后将这些推荐信息反馈给当前用户，让用户可以在海量视频信息中快速的定位到自己感兴趣的视频信息。1.2 本课题研究意义随着移动互联网的快速普及和用户体验的逐步提升，短视频平台已经成为人们口常生活中不可或缺的一部分。与此同时，对于短视频平台而言，如何更好地提供给用户定制化的内容推荐服务以及维护用户满意度则成为了系统设计必须考虑的重要问题之一。基于协同过滤算法的推荐功能已经成为了电商、社交网络等领域内不可缺少的重要组成部分

13、，并且在这些领域能够取得显著的效果。该设计基于协同过滤算法实现了一个可以个性化推荐的短视频平台系统。相比于传统的热门榜单、搜索等方式，该系统通过分析用户观看历史记录中的视频名称、视频类别进行推荐，可以更加精准地满足用户的兴趣和需求。因此，在短视频领域中推广这种算法是有效的，可以针对不同用户群体进行定制化升级，从而提升短视频平台整体的用户满意度和体验感。1.3 .3本课题基本内容本课题的基本内容是基于协同过滤算法的短视频平台系统的设计和实现，旨在通过分析用户的观看历史记录将用户未观看过并且符合用户兴趣的视频推荐给用户，从而提升用户体验和平台的多样性。为了达成这一目标，本课题的重点在于协同过滤算法

14、的设计和实现，以及系统架构的搭建开发。算法设计方面，采用的是协同过滤算法，通过分析用户的历史观看记录，从中获取到最后一条视频信息的视频名称、类别字段内容，然后用这两个字段值与用户未观看视频的这个两个字段的值进行相似度计算，然后将相似度值由高到低排序，得出相似度排在前面的视频信息，最后将得到的视频信息推荐列表反馈给用户。系统设计方面，采用SpringBoot框架搭建一个前后台分离的B/S架构的短视频平台系统。该系统包括两部分：前台为用户操作部分，主要包括登录、搜索、观看、上传等功能；后台为管理操作部分，包括视频上传管理、用户信息管理等功能。通过该体系结构的设计，可以满足短视频平台的基本需求，并提

15、供优质的用户体验。实现阶段，首先需要建立推荐算法的数学模型，然后需要根据逻辑结构整理出系统的框架和功能，搭建前后台网络环境、基于MySQL数据库实现相关的数据存储功能。最后在程序调试和优化阶段，将该短视频平台系统进行完整的测试，然后分析结果，整理出优化方案，根据优化方案调整优化，进一步提高系统的稳定性和完整性。1.4 本课题的重点和难点本课题的重点是推荐算法的研究与实现，在选择了协同过滤算法后需要考虑的主要因素有：采用哪种形式的协同过滤算法；算法的实现过程中能否准确得到用户想要的效果和信息；能否写出适用于系统需求的协同过滤算法代码；如何将算法代码与其他代码有效衔接。本课题的难点是：第一，理解协

16、同过滤算法的原理，为该系统适用的算法建立数学模型。第二，写出适用于该系统的协同过滤算法代码。第三，将算法代码嵌入到系统中实现推荐功能。1.5 论文提纲1 .引言2 .系统分析3 .需求分析4 .总体设计5 .详细设计6 .数据库设计7 .系统实现8 .系统的测试与维护2系统分析2.1 系统概述系统的总体功能需求1.前台用户功能用户注册登录：用户注册登录模块需要包括用户注册和用户登录两个功能，这是基础功能，也是最主要的服务之一。对于新用户，他们需要先通过注册页面进行注册，向平台提交个人信息并创建账户，之后使用自己的账户密码进行登录。视频上传功能：用户视频上传功能需要有一个明确的流程，供用户逐步按照界面提示上传视频，且要有良好的页面设计，方便用户操作。在上传视频过程中，需要提供文件格式转换功能，以便更多的视频格式被平台所接受，避免出现格式不兼容问题。视频浏览功能：用户可以通过搜索框输入关键词，或通过筛选器