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java计算机毕业设计短视频的推荐平台（开题+程序+论文）

花匠小妙招
2024-11-07 17:25

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

一、研究背景

随着移动互联网的迅速发展，短视频行业呈现出爆发式增长。在当下（2024年），短视频已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，像抖音、快手、视频号等众多短视频平台在市场上竞争激烈。这些平台拥有海量的用户群体，涵盖了各个年龄层、地域和兴趣领域的人群。用户可以轻松地创作、分享和观看短视频，内容形式丰富多样，包括但不限于生活记录、娱乐搞笑、知识科普、美食旅游等。然而，短视频市场的繁荣也带来了一些问题，例如信息过载、优质内容难以精准触达目标受众、用户对视频类型的个性化需求难以完全满足等。同时，短视频平台需要不断优化推荐算法，以提高用户留存率和活跃度。在这样的大背景下，深入研究短视频推荐平台具有重要的现实意义。

二、研究意义

研究短视频推荐平台有助于提升用户体验。通过精准的推荐算法，用户能够更快速地找到自己感兴趣的视频内容，避免在海量视频中盲目搜索，节省时间成本。对于内容创作者而言，准确的推荐可以使优质内容得到更广泛的传播，激励创作者创作更多高质量的短视频。从平台的角度来看，优化推荐系统能够提高平台的竞争力，增加用户粘性，进而实现商业价值的最大化。此外，这一研究也有助于规范短视频行业的发展，引导行业朝着更加健康、有序的方向发展，满足社会大众对于优质文化内容传播的需求。

三、研究目的

本研究旨在深入了解短视频推荐平台的运作机制，包括用户行为分析、视频类型分类以及视频信息的整合与利用。通过分析用户的浏览历史、点赞、评论等行为数据，挖掘用户的兴趣偏好。同时，对不同的视频类型进行细致分类和特征提取，以便更好地匹配用户需求。此外，还将研究如何有效整合视频信息，如标题、标签、描述等，提高推荐的准确性。最终目的是构建一个更加高效、精准的短视频推荐系统，提升用户满意度、创作者收益以及平台的整体运营效益。

四、研究内容

（一）用户相关研究

用户行为分析 收集用户在短视频平台上的各种行为数据，如浏览视频的时长、点赞、评论、分享、关注创作者等行为。分析不同行为背后的用户心理和需求，例如，长时间浏览某一类型的视频可能表示用户对该类型内容有较高的兴趣。研究用户的行为模式在不同时间段、不同地域以及不同用户群体之间的差异。比如，年轻用户可能更倾向于娱乐类短视频，且在晚上的活跃度较高；而老年用户可能更多关注健康养生类内容，在白天的使用频率相对较高。用户画像构建 根据用户行为数据构建用户画像。用户画像包括用户的基本属性（年龄、性别、地域等）、兴趣爱好、消费习惯等多维度信息。例如，一个25岁的男性用户，居住在一线城市，经常浏览科技和游戏类短视频，喜欢在周末观看较长时间的视频，对高端电子产品有消费兴趣，这些信息将被整合到用户画像中。不断更新和完善用户画像，以适应用户兴趣的动态变化。随着用户观看视频类型的转变或者新的行为模式的出现，及时调整用户画像中的相关信息。

（二）视频类型研究

视频类型分类 对短视频的类型进行全面分类，除了常见的娱乐、生活、知识等大类，还将细分到更具体的小类，如娱乐类中的喜剧、悬疑、歌舞等。通过分析视频的内容、标签、标题等信息确定视频的类型。研究不同视频类型之间的关联性和相互转化关系。例如，一些知识科普类视频可能会通过幽默风趣的表现形式与娱乐类视频产生交叉，吸引更多用户观看。视频类型特征提取 针对每一种视频类型，提取其独特的特征。例如，美食类视频可能具有食材展示、烹饪过程、品尝环节等特征；旅游类视频可能有景点介绍、当地文化体验等特征。这些特征将有助于推荐系统更好地识别和推荐相关视频。分析不同视频类型在用户偏好中的权重分布。了解哪些类型的视频更受大众欢迎，哪些是小众但具有高忠诚度的用户群体喜爱的视频类型。

（三）视频信息研究

视频信息整合 整合视频的各种信息，包括标题、标签、描述、发布时间等。确保这些信息的准确性和完整性，去除冗余信息。例如，视频的标题要能够准确反映视频的核心内容，标签要涵盖视频的关键元素。研究如何将不同来源的视频信息进行有效的融合，如用户自定义标签和平台自动生成标签的融合，提高视频信息的质量。视频信息利用 探索如何利用视频信息提高推荐的准确性。例如，根据视频的标题和描述中的关键词，与用户画像中的兴趣点进行匹配。如果一个用户对“摄影技巧”感兴趣，那么标题中包含“摄影入门”、“摄影构图”等关键词的视频就有更大的机会被推荐给该用户。分析视频信息在不同推荐场景下的作用，如在新用户冷启动阶段，视频的标签和描述可能起到更关键的作用；而对于老用户，视频的发布时间和更新频率可能也会影响推荐结果。

五、拟解决的主要问题

信息过载问题 在短视频海量的信息中，用户往往难以快速找到自己真正感兴趣的内容。本研究将通过精准的推荐算法，筛选出与用户兴趣高度匹配的短视频，减少用户筛选视频的时间成本，解决信息过载带来的困扰。个性化推荐不足 现有的推荐系统可能无法完全满足用户对个性化的需求。通过深入分析用户行为和兴趣偏好，构建更加细致、全面的用户画像，同时结合视频类型的精准分类和视频信息的有效利用，提高推荐的个性化程度，为每个用户提供独一无二的视频推荐服务。优质内容传播受限 很多优质的短视频由于推荐不精准，无法得到广泛的传播。研究将优化推荐算法，使优质内容能够更精准地触达目标受众，提高优质内容的曝光率和传播范围，从而鼓励更多创作者创作高质量的短视频。

六、研究方案

数据收集 从多个短视频平台收集数据，包括用户行为数据、视频类型数据和视频信息数据。可以通过平台提供的API接口获取数据，同时也要注意数据的合法性和隐私保护。采用多种数据收集方法，如网络爬虫技术收集公开的视频信息，通过问卷调查和用户访谈收集用户的主观感受和需求信息。数据分析 运用数据分析工具和算法，如Python中的Pandas、Numpy等库对收集到的数据进行清洗、整理和分析。对于用户行为数据，采用聚类分析、关联规则挖掘等算法分析用户行为模式；对于视频类型数据，采用分类算法进行类型分类和特征提取；对于视频信息数据，采用文本挖掘技术分析关键词和语义信息。模型构建与优化 根据数据分析的结果构建短视频推荐模型。可以采用基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法或者混合推荐算法等。在模型构建过程中，不断进行优化和调整。通过交叉验证、A/B测试等方法评估模型的性能，根据评估结果调整模型的参数和结构，提高推荐的准确性和效率。实验与验证 选择部分用户作为实验对象，将构建好的推荐模型应用到实验用户群体中。对比实验用户在使用推荐模型前后的行为数据，如观看视频的时长、点赞数、关注数等指标的变化，评估推荐模型的实际效果。根据实验结果进一步优化推荐模型，确保模型在不同用户群体和不同场景下都能表现出良好的性能。

七、预期成果

理论成果 提出一套关于短视频推荐平台的理论体系，包括用户行为分析理论、视频类型分类与特征提取理论、视频信息整合与利用理论等。这些理论将为后续的短视频推荐研究提供理论基础。技术成果 构建一个高效、精准的短视频推荐模型。该模型能够根据用户的行为和兴趣偏好，准确地推荐符合用户需求的短视频。同时，模型具有良好的可扩展性和适应性，可以应用于不同类型的短视频平台。应用成果 通过将推荐模型应用到实际的短视频平台中，提高平台的用户满意度、用户留存率和活跃度。优质内容的创作者能够获得更多的流量和收益，平台的整体运营效益得到提升。同时，为用户提供更好的短视频观看体验，促进短视频行业的健康、有序发展。

进度安排：

第七学期第九周：选题。

第七学期第十周：下达毕业设计任务书。

第七学期第十一周至第十四周：毕业设计开题工作。

第七学期第十五周至第十九周

第八学期第一周至第八周：

2022年12月21日：初期检查。

2023年3月15日：中期检查。

2023年4月12日：终期检查。

第八学期第九周至第十二周：毕业设计说明书查重、评阅。

第八学期第十三周至第十四周：毕业设计答辩。

第八学期第十五周至第十六周：毕业设计总结、归档、推优。

参考文献：

[1] 王红娟. 基于计算机软件开发的Java编程语言分析[J]. 电脑知识与技术, 2021, 17 (05): 60-61.

[2] 李乐. Java语言应用研究[J]. 智慧中国, 2022, (09): 80-81.

[3] 徐静. 计算机软件开发中JAVA编程语言及其实际应用[J]. 电子世界, 2021, (09): 204-205.

[4] 崔慧娟. MVVM模式在Android项目中的应用[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33 (06): 1-3.

[5] 李正伟. 计算机软件JAVA编程特点及其技术运用研究[J]. 软件, 2021, 42 (03): 149-151.

[6] 王志辉. 基于Java开发的数据库迁移方法和系统设计[J]. 电脑知识与技术, 2022, 18 (17): 19-21.

[7] 孟维成. 对基于Java语言实现数据库的访问研究[J]. 软件, 2022, 43 (02): 169-171.

[8] 于晓婷, 孙璐荣. Java程序设计语言在软件开发中的应用探讨[J]. 电子测试, 2020, (20): 130-131+97.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！

系统部署环境：

数据库：MySQL 5.7: 流行的开源关系型数据库管理系统，用于存储和检索数据。

开发工具

Eclipse: 开源的集成开发环境（IDE），广泛用于Java应用开发。IntelliJ IDEA: 一先进的IDE，用于Java开发，提供了丰富的工具和功能。

运行环境和构建工具

Tomcat 7.0: 开源的Java Servlet容器和Web服务器。JDK 1.8: Java开发工具包，用于开发Java应用程序。Maven 3.3.9: 用于项目构建和依赖管理的工具。

开发技术：

前端技术

HTML: 超文本标记语言，用于创建和设计网页的结构。CSS: 层叠样式表，用于定义网页的布局和样式。JavaScript (JS): 一种脚本语言，用于增加网页的交互性和动态功能。Vue.js: 一种渐进式JavaScript框架，用于构建用户界面和单页应用程序。

后端技术

Java: 广泛使用的编程语言，适用于构建跨平台应用。Spring: 开源的Java平台，提供了全面的编程和配置模型。MyBatis: Java持久层框架，支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。Maven: 项目管理和构建自动化工具，用于Java项目。

开发流程：

• 在这种开发技术模式下，系统的开发流程主要是前端专注于使用Vue.js构建动态和响应式的用户界面，同时通过Ajax技术与后端进行数据交换，实现了前后端的逻辑分离。后端SPRINGBOOT框架结合了Spring的依赖注入和事务管理、SpringMVC的模型-视图-控制器架构以及MyBatis的数据持久化功能，为后端开发提供全面的支持。在部署阶段，前端编译生成的静态文件（HTML, CSS, JavaScript等）和后端编译的Java代码一同部署在Tomcat服务器上，从而使得整个Web应用能够在服务器上运行并被用户访问。