基于深度学习的短视频内容理解与推荐系统_hadoop+flask+spider
- 开发语言：Python
- 框架：Flask
- Python版本：python3.8
- 数据库：mysql 5.7
- 数据库工具：Navicat12
- 开发软件：PyCharm
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摘要
随着现代短视频的快速发展，短视频内容理解与推荐系统已成为人们业余生活的需求。该平台采用Python技术和Flask搭建系统框架，后台使用MySQL数据库进行信息管理；通过用户管理、短视频管理、交流论坛、系统管理、个人资料等功能，为短视频内容理解与推荐系统管理提供了一个全面的短视频管理解决方案。短视频内容理解与推荐系统正在成为短视频界的一股革命力量。它通过分析用户的短视频品味，为用户提供个性化的视频推荐，引领我们进入一个全新的短视频世界。它不仅改变了我们的短视频消费方式，还为短视频产业带来了无限的可能性。
研究背景
在当今数字娱乐时代，短视频已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，而短视频内容理解与推荐系统的研究和应用对于优化用户体验、提高平台活跃度具有重要的背景和意义。了解其研究背景。随着移动互联网的普及和智能手机的普及，短视频平台如今已经成为人们获取信息、娱乐放松的重要途径。然而，面对海量的视频内容，用户往往面临信息过载和选择困难的问题。传统的人工推荐方式已经无法满足用户个性化需求，因此需要研发更加智能化、精准的短视频内容理解与推荐系统来应对挑战。探讨其意义所在。短视频内容理解与推荐系统的研究和应用对于短视频平台、用户和内容创作者都具有重要意义。首先，对于用户而言，该系统可以根据用户的兴趣爱好、观看历史等数据，为其推荐符合个性化需求的视频内容，提高用户体验和满意度。其次，对于短视频平台而言，该系统可以帮助其提高内容的精准度和匹配度，增加用户黏性和活跃度，促进平台的发展和壮大。再者，对于内容创作者而言，系统的推荐算法可以帮助其更好地了解受众需求，制作更加受欢迎的视频内容，提高曝光和影响力。
关键技术
Python是解释型的脚本语言，在运行过程中，把程序转换为字节码和机器语言，说明性语言的程序在运行之前不必进行编译，而是一个专用的解释器，当被执行时，它都会被翻译，与之对应的还有编译性语言。
同时，这也是一种用于电脑编程的跨平台语言，这是一门将编译、交互和面向对象相结合的脚本语言（script language）。
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。它被称为一个“微框架”（microframework），因为它只提供Web应用所需的最核心的功能，如路由、会话管理和模板引擎等，而不像一些更全面的框架那样包含数据库层、表单处理等功能。然而，Flask的扩展生态系统非常丰富，开发者可以通过添加扩展来为Flask应用添加这些额外的功能。
Hadoop是一个由Apache基金会维护的开源框架，它允许分布式处理大数据集在计算集群中的大规模数据。它的核心设计哲学是将应用程序带到数据所在的位置，而不是将大量数据传输到应用程序所在的服务器。Hadoop主要由两个组件组成：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS提供了高度可靠、高吞吐量的数据存储解决方案，而MapReduce则是一个编程模型，用于处理这些大量数据。Hadoop的优势在于其可扩展性、经济性和灵活性，使其成为大数据分析的首选工具。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。
系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。
系统实现
管理员进入主页面，主要功能包括对用户管理、短视频管理、交流论坛、系统管理、个人资料等进行操作。当用户访问系统的网址时，首先映入眼帘的是首页界面。在首页界面上，用户可以看到一个导航条，通过导航条可以跳转进入各个功能展示页面进行操作。用户注册登录进入系统，点击个人中心可以对个人中心、修改密码、我的发布、我的收藏等功能进行操作。
代码实现
# coding: utf-8
__author__ = 'ila'
import configparser
from hdfs.client import Client
def upload_to_hdfs(filename):try:port = 50070cp = configparser.ConfigParser()cp.read('config.ini',encoding="utf-8")client = Client(f"http://{cp.get('sql','host')}:{port}/")user_dir = "tmp"client.upload(hdfs_path=f'/{user_dir}/{filename}', local_path=filename, chunk_size=2 << 19, overwrite=True)except Exception as e:print(f'upload_to_hdfs eror : {e}')系统测试
测试的目的是发现潜在的问题，而不是证明程序没有缺陷。我们可以通过编写测试用例来描述测试的步骤、预期的界面或效果与实际结果之间的差距，从而验证程序的正确性。测试过程中需要遵循一些原则，如提供输入条件和预期输出结果，制定详细的测试用例来规范测试流程，并适当推进测试进度。正常的测试流程应从项目立项开始，根据需求编写测试用例并与程序开发同步进行。在程序开发完成后，测试用例也相应完成。当程序开发移交给测试部门时，可以直接展开测试工作。
结论
系统将采用Python技术和Django框架搭建，从选题开始经历了一系列环节。首先进行了选题背景信息和目的及意义的分析，通过对国内外研究的调研和整理，完成了需求分析。然后设计了数据库的模型和表，并实现了具体的代码。经过分析和调研，该系统的功能包括用户管理、短视频管理、交流论坛、系统管理、个人资料等系统管理功能。
通过这次项目的实践，我们对Python技术和Django框架的应用有了更深入的了解和实践经验。这将对我们未来的学习和工作产生积极的影响。同时，我们也意识到在实际项目中遇到问题时要勇于面对和解决，不断学习和提升自己的技能才能更好地应对挑战。