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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。
参考文献：
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系统技术栈：
前端技术栈
Vue.js 是一个流行的JavaScript框架，广泛应用于构建用户界面。结合Spring Boot，可以实现前后端分离的架构。
Element UI是一个基于Vue.js 的UI组件库，提供了丰富的UI元素和组件，可以帮助开发者快速搭建美观的前端界面
这些是最基本的前端技术，是所有前端开发的基础。掌握这些技术对于理解更高级的前端框架和工具非常重要
后端技术栈
核心容器：Spring Boot 提供了一个全面的核心容器，用于管理应用程序中的对象和依赖关系
Web：Spring Boot 内置了多个 Web 框架（如 Tomcat、Jetty 或 Undertow），使得创建 Web 应用变得非常简单
数据访问：Spring Boot 支持多种数据库连接池和ORM框架（如 MyBatis、JPA），简化了数据访问层的开发
开发工具
IntelliJ IDEA：这是一款功能强大的 Java IDE，特别适合开发 Spring Boot 项目。它提供了丰富的插件和功能来增强开发体验
Visual Studio Code：这是一个轻量级但功能强大的跨平台 IDE，提供对 Java 和 Spring Boot 开发的良好支持
开发流程：
使用Maven创建一个SpringBoot项目。这可以通过IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）来完成，选择相应的模板即可
在项目的pom.xml 文件中添加SpringBoot相关的依赖，例如spring-boot-starter-web等
设置项目的启动类，通常命名为Application.java 或类似的名称，并使用@SpringBootApplication注解来标注
配置核心的SpringBoot配置文件，如application.properties 或application.yml ，用于定义数据库连接、缓存策略等
使用者指南
使用 Maven 或 Gradle 创建一个新的工程，并引入 Spring Boot 相关的依赖
在src/main/java 目录下创建一个主类，并使用 @SpringBootApplication 注解标注该类。这个注解会启用 Spring Boot 的自动配置功能
主类中通常包含一个 main 方法，用于启动 Spring Boot 应用
- Spring Boot 提供了丰富的自动配置机制，可以根据项目中的配置文件或外部属性自动配置应用程序。
- 自动配置原理是通过扫描特定的目录和类路径，寻找符合条件的组件并进行配置
运行应用：
- 通过命令行进入 src/main/java 目录，运行主程序类中的 main 方法即可启动应用。
- 默认情况下，Spring Boot 应用会使用嵌入式的 Tomcat、Jetty 或 Netty 容器运行
程序界面：
