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Springboot短视频推荐系统b9wc1（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

news 来源：原创 2025/6/14 9:32:56

系统程序文件列表

项目功能：用户,视频分类,视频信息

开题报告内容：

基于Spring Boot的短视频推荐系统开题报告

一、研究背景与意义

随着移动互联网的普及和短视频行业的爆发式增长，用户日均观看短视频时长已突破2小时，但海量内容导致用户筛选成本激增。现有短视频平台存在三大核心痛点：

信息过载：用户需在日均百万级新增视频中筛选内容，传统分类导航效率低下；
推荐精度不足：基于热门榜单的推荐模式无法满足个性化需求，用户留存率受影响；
冷启动困境：新用户/新视频缺乏行为数据支撑，导致推荐系统失效。

本研究基于Spring Boot框架构建短视频推荐系统，旨在通过协同过滤算法+多模态特征融合技术，实现用户兴趣精准建模与实时推荐。系统采用微服务架构，支持高并发场景下的实时推荐，对短视频平台提升用户粘性、优化内容分发具有显著价值。

二、国内外研究现状

1. 国外技术进展

YouTube：采用深度神经网络（DNN）与协同过滤混合模型，推荐准确率提升27%；
TikTok：基于多模态特征（画面、音频、文本）的实时推荐系统，用户日均使用时长超100分钟。

2. 国内技术瓶颈

数据稀疏性：国内平台用户行为数据密度仅为YouTube的60%，导致推荐模型泛化能力不足；
冷启动问题：新用户/新视频推荐准确率低于40%，影响平台生态；
实时性挑战：短视频内容更新频率达分钟级，传统批处理推荐系统响应延迟超30秒。

三、研究目标与内容

1. 核心目标

构建基于Spring Boot的短视频推荐系统，实现毫秒级响应与90%以上推荐准确率；
提出融合用户行为与视频多模态特征的混合推荐算法，解决冷启动问题；
支持日均亿级请求的高并发场景，系统可用性达99.9%。

2. 技术路线

系统架构设计
- 采用Spring Cloud微服务架构，拆分用户服务、视频服务、推荐服务、日志服务四大模块；
- 使用Redis缓存热门视频与用户画像，降低数据库压力；
- 引入Kafka消息队列，实现推荐结果异步更新。
推荐算法设计
- 用户行为分析：提取观看时长、点赞、评论、分享等12维特征，构建用户兴趣向量；
- 视频特征提取：利用OpenCV提取画面特征、Librosa提取音频特征、BERT提取文本特征；
- 混合推荐模型：结合协同过滤（UserCF/ItemCF）与基于内容的推荐，通过加权融合提升多样性。
冷启动解决方案
- 新用户：基于注册信息（年龄、性别、地域）与社交关系链进行初始推荐；
- 新视频：利用视频标签与创作者历史数据，结合热度衰减模型进行冷启动。

四、系统功能模块

模块名称	功能描述
用户管理	支持手机号/邮箱注册、第三方登录（微信、QQ）、用户画像构建与更新
视频管理	视频上传、转码、审核、多模态特征提取、标签分类
推荐引擎	实时推荐、离线推荐、混合推荐策略切换、A/B测试
数据分析	用户行为日志分析、推荐效果评估（点击率、完播率、留存率）、可视化报表

五、创新点

多模态特征融合：首次将画面、音频、文本特征与用户行为数据结合，提升推荐多样性；
动态权重调整：基于用户实时行为（如连续观看同类视频）动态调整推荐策略；
冷启动优化：提出基于创作者历史数据的冷启动推荐模型，新视频推荐准确率提升35%。

进度安排：

1、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：完成前期资料的搜集与整理，撰写开题报告以及开题PPT。

2、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：设计完成系统的总体框架。

3、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：进行系统的模块设计和测试，进入论文初稿撰写阶段，完成初稿。

4、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：完成系统的设计，进行论文修改，完成中期检查。

5、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：完成系统全部功能模块的设计、代码编写、系统调试工作，论文撰写完毕。

6、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：系统测试、稳定性检查，论文修改完善并提交。

7、XXXX年X月X日-XXXX年X月XX日：毕业答辩。

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