基于Python的短视频智能推荐系统设计与实现/课设/协同过滤算法

基于Python的短视频智能推荐系统设计与实现

摘  要

随着短视频平台的兴起，用户面临着海量的视频选择，如何提高用户体验成为一个重要的问题。本研究基于Python语言，采用Django框架搭建短视频智能推荐系统，使用MySQL数据库存储数据，并引入协同过滤推荐算法，通过分析用户的收藏行为为用户提供个性化的视频推荐。

系统前端基于JavaScript、HTML设计，后端选择Django框架，开发环境为Python Charm。用户可以通过注册、登录等功能实现个性化的服务。通过MySQL数据库存储用户信息、视频信息、用户收藏记录等关键数据，以支持系统对用户行为的记录和分析。系统采用协同过滤算法，基于用户的收藏行为为用户提供个性化的视频推荐。用户在系统中的每次收藏都会被记录，并作为算法的输入，系统能够根据用户的历史行为生成个性化的推荐列表。本研究为短视频平台提供了一种基于协同过滤的智能推荐系统设计思路，为提高用户黏性、降低用户选择成本提供了有力的支持。

关键词：短视频；推荐系统；Python；Django

Design and Implementation of Short Video Intelligent Recommendation System Based on Python

Abstract

With the rise of short video platforms, users are faced with a vast array of video options, and improving user experience has become an essential issue. This study builds a short video intelligent recommendation system based on the Python language, utilizing the Django framework and MySQL database for data storage. It introduces a collaborative filtering recommendation algorithm to provide users with personalized video recommendations by analyzing their favorite/bookmarking behaviors.

The system's front-end is designed using JavaScript and HTML, while the back-end selects the Django framework. The development environment is PyCharm. Users can achieve personalized services through registration, login, and other functions. The MySQL database stores critical data such as user information, video information, and user bookmarks to support the system's recording and analysis of user behavior. The system employs a collaborative filtering algorithm to provide personalized video recommendations based on users' favorite/bookmarking behaviors. Each bookmark in the system is recorded and serves as input for the algorithm, enabling the system to generate personalized recommendation lists based on users' historical behavior. This study provides a design approach for a collaborative filtering-based intelligent recommendation system for short video platforms, offering strong support for enhancing user engagement and reducing user selection costs.

Keywords: Short Video; Recommendation System; Python; Django

1 绪论

1.1 项目背景

在当今社交媒体和数字化时代，短视频平台变得越来越受欢迎。用户在这些平台上产生大量的短视频内容，因此需要一种智能推荐系统，以提供个性化、有趣和吸引人的视频内容。这种系统不仅能够满足用户的需求，还可以提高用户留存率，促使他们更多地参与平台的使用。

1.2 目的和意义

通过分析用户的行为和兴趣，系统能够为每个用户提供个性化的短视频推荐，提高用户满意度和留存率。通过论坛和交流功能，用户能够在平台上分享观点、交流经验，从而建立社区感。这有助于提高用户黏性和参与度。提供管理员功能，使其能够轻松管理用户、视频类别、热门视频以及其他平台内容，确保平台的正常运行和内容的质量。个性化推荐系统可以使用户更容易找到感兴趣的内容，提高他们在平台上的体验，从而增加用户对平台的满意度。通过交流论坛等功能，用户可以更直接地与其他用户互动，形成社区氛围，有助于平台建设和用户粘性。管理员能够管理和优化平台内容，确保热门视频的及时更新，从而吸引更多用户参与，提高平台的活跃度。通过视频类别管理，系统能够覆盖多个领域的内容，满足不同用户群体的多样化需求，扩大平台的受众范围。通过发布和收藏功能，用户可以轻松地分享自己的作品，吸引更多的观众，为内容创作者提供更广阔的舞台。

综合而言，该短视频智能推荐系统的设计与实现旨在通过个性化推荐、社区建设和有效的管理功能，提高用户体验、平台活跃度，满足不同用户的需求，为数字娱乐平台的发展贡献一份力量。

1.3 国内外研究现状

短视频智能推荐系统是当前互联网娱乐领域备受关注的一个研究方向。在国外，以YouTube为代表的平台采用了先进的推荐算法，如深度学习、卷积神经网络、循环神经网络等。这些算法通过对用户行为数据的深度分析，精准地捕捉用户兴趣，实现了高质量的推荐效果。Shenquan H, Gao L, Yarong C等人（2023）提出了一种基于群体评价行为深度学习的视频推荐方法，通过融合卷积神经网络，学习视频特征向量之间的深层联系，预测候选视频集，这一方法为解决视频推荐中的挑战提供了一种有效的深度学习解决方案[1]。Tay D（2023）讨论了如何使用Python进行数据分析，同时介绍了Python编程语言的基础知识，包括语法、变量、数据类型等，从而更好地进行情感导向的推荐[2]。Liu W, Wan H, Yan B（2022）提出了一种融合时间上下文信息和用户上下文的协同过滤算法，该算法引入时间上下文信息到协同过滤算法，采用多样化方法生成用户的Top-K推荐列表。为提高短视频推荐效果提供了创新的解决方案[3]。

相较于国外，国内短视频智能推荐系统的研究起步相对较晚，但近年来迎头赶上，取得了显著的成果。周永波（2023）通过引入了基于用户行为序列的特征模型推动了深度学习技术在短视频点击预测领域的发展[4]。严辉（2023）提出将协同过滤推荐算法与运营系统结合，通过C/S架构，在服务端实现基于协同过滤的推荐系统，实时同步推荐关系到数据库[5]。浦艺钟（2023）针对传统协同过滤算法的局限性，引入用户对视频类别的偏好信息和时间权重函数，提出了融合时间权重函数的协同过滤算法，有效缓解了数据稀疏性问题[6]。万月珍（2023）通过引入不同特征对感知控制、精神集中度、愉悦性的影响略有差异[7]。安邦（2023）致力于解决短视频推荐系统中的信息过载问题，针对冷启动和数据稀疏性，通过改进基于标签的短视频推荐算法设计了离线推荐算法[8]。吴晓娜（2023）提出了改进协同过滤算法，通过分析用户历史浏览信息解决了用户行为时间偏移和短视频热度对推荐的问题，这项研究为短视频推荐系统的性能提升提供了有效方案，特别在考虑用户兴趣变化和提高推荐效果方面有明显优势[9]。钟潇萌（2023）使用Spring Boot后端开发框架、Thymeleaf模板引擎进行页面渲染，Hibernate操作持久层，实现了视频网站基础功能[10]。

2 相关工具介绍

2.1 Django框架

Django的ORM系统使得与数据库的交互变得简单和直观，无需编写复杂的SQL语句，同时保持代码的简洁和易于维护。Django的核心组件包括模型、视图、模板和管理器。模型定义了数据的结构，视图负责处理用户请求并返回合适的响应，模板则用于渲染最终的用户界面。此外，Django还提供了强大的管理器，通过简单的配置即可实现对应用程序的后台管理功能，使得数据的管理和维护变得轻松[8]。

2.2 MySQL数据库

MySQL的管理工具和文档相对丰富，使得数据库的管理和维护相对简单。同时，与Python的良好兼容性使得开发人员能够更轻松地与数据库进行交互。MySQL以其出色的性能而著称，对于需要频繁读写操作的短视频平台来说尤为重要，其优化的存储引擎和索引机制能够提供快速的数据检索和处理能力。MySQL支持水平和垂直的扩展，能够适应平台不断增长的数据量和用户数量，这对于短视频平台来说是至关重要的，因为随着用户和内容的增加，数据库需要具备良好的扩展性，短视频平台需要确保数据的一致性和完整性，MySQL提供了强大的事务支持，确保在多个并发操作中数据的正确处理。MySQL提供了多层次的数据安全性，包括用户权限管理、加密传输等功能，确保用户数据的安全性和隐私保护。由于Django框架本身对MySQL有很好的支持，因此选择MySQL数据库与Django框架搭配使用，可以更好地发挥两者的优势，提高开发效率和系统稳定性。

2.3 Python语言

Python的语法简单清晰，入门门槛较低，使开发人员更容易上手。Python是一种跨平台的语言，可以在不同操作系统上运行，这有助于确保短视频推荐系统在各种环境下的稳定性和可移植性。Python 通过asyncio库提供对异步编程的良好支持，这对于处理大量用户并发请求、实时推荐等场景非常有用，有助于提升系统的性能。Python与多种数据库系统有良好的兼容性，包括MySQL，这使得使用Python语言与MySQL数据库相结合，能够更加轻松地进行数据操作和管理。

2.4 协同过滤推荐算法

选择协同过滤实现推荐功能有助于提高用户满意度，使用户更容易发现并喜欢的内容采用基于用户的收藏行为协同过滤推荐算法来生成个性化的推荐列表，首先找到与目标用户收藏行为相似的其他用户，通过分析具有相似收藏行为的用户，然后系统会推荐这些相似用户收藏过但目标用户尚未收藏的视频，这有助于建立用户之间的社交联系，增加用户在平台上的参与度。随着短视频内容的不断增加，用户可能面临信息过载的问题。协同过滤算法通过个性化推荐，帮助用户过滤掉不感兴趣的内容，提供更有针对性的推荐。协同过滤算法适用于各种规模的用户群体，从小型社区到大规模短视频平台都可以实现有效的推荐，算法本身不对用户群体规模有过多限制。

3 需求分析

3.1系统功能需求

短视频智能推荐系统按使用对象划分功能权限，实现功能如下。

用户：注册登录、热门视频推荐、交流论坛、通知公告、个人中心、我的发布、我的收藏，用户用例图如图3-1所示。

管理员：登录、个人中心、用户管理、视频类别管理、热门视频管理、交流论坛管理、通知公告管理，管理员用例图如图3-2所示。