;;研究背景与意义：

短视频内容理解与推荐系统是针对短视频平台上海量视频内容进行理解、分类、推荐和个性化服务的一种智能化系统。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。

短视频内容理解与推荐系统的研究和应用对于短视频行业和相关利益相关者来说具有重要的意义。通过深入探讨该系统的研究背景和意义，可以更好地指导相关研究和实践，推动短视频行业向着智能化、个性化的方向发展，实现行业的可持续发展和社会效益的最大化。;国内外发展现状

随着移动互联网的快速发展，短视频平台成为了人们获取信息和娱乐的重要渠道。为了提供更好的用户体验，短视频平台开始引入内容理解与推荐系统，通过分析用户的兴趣和行为，为其推荐个性化的视频内容。以下将从内容理解技术、推荐算法、用户反馈与评估以及未来发展趋势等方面介绍短视频内容理解与推荐系统的国内外发展现状。

在内容理解技术方面，国内外的研究者们致力于开发能够理解短视频内容的技术。他们利用计算机视觉、自然语言处理等??术手段，对视频中的图像、音频和文本进行分析和理解。例如，通过图像识别技术，系统可以识别视频中的物体、场景和人物；通过语义分析技术，系统可以理解视频中的文字和语音内容。这些内容理解技术为后续的推荐算法提供了基础数据和特征。在推荐算法方面，国内外的研究者们提出了多种用于短视频推荐的算法模型。传统的推荐算法如协同过滤、基于内容的推荐等仍然被广泛应用，但也面临着冷启动问题和数据稀疏性等挑战。为了解决这些问题，研究者们开始探索深度学习和强化学习等新的推荐算法。例如，利用深度学习技术，系统可以从海量的用户行为数据中学习用户的兴趣和偏好，提供更加准确的推荐结果。在用户反馈与评估方面，短视频平台注重用户的反馈和评估，以提高推荐系统的效果和用户满意度。通过用户的点赞、评论、分享等行为，系统可以获取用户对视频内容的喜好和评价。同时，短视频平台还会进行A/B测试和用户调查等方式，收集用户的反馈意见和建议，优化推荐算法和界面设计。在未来发展趋势方面，短视频内容理解与推荐系统将继续向着个性化、多样化和实时化的方向发展。随着用户数量的增加和数据规模的扩大，短视频平台将能够更好地理解用户的兴趣和需求，提供更加精准和多样化的推荐内容。同时，结合增强现实、虚拟现实等新兴技术，短视频平台还可以为用户提供更加沉浸式和个性化的观看体验。短视频内容理解与推荐系统在国内外都得到了广泛的关注和研究。目前的研究主要集中在内容理解技术、推荐算法、用户反馈与评估以及未来发展趋势等方面。未来，短视频内容理解与推荐系统将继续发展，为用户提供更加个性化、多样化和实时化的视频内容推荐服务。;研究内容：

在系统开发过程中我们选择了Python开发语言，并引入了基于用户相似度的协同过滤算法，用于提供个性化的推荐功能。系统通过echarts技术展示可视化大屏，将数据进行展示在看板上。此外，我们还采用了Python开发的Scrapy爬虫技术，用于高效地收集网络数据。并采用了Django框架，它强大的自动化功能大大提高了开发效率。在数据存储和操作方面，我们选择了MySQL数据库。前端采用了HTML、CSS、JavaScript和Vue.js，实现了丰富的用户界面和良好的交互体验。在开发工具的选择上，选用了PyCharm，这是一款功能强大且易于使用的Python开发工具，以及Navicat，它为数据库操作提供了简单易用的界面，帮助开发者高效地进行数据库管理。系统共分为管理员和用户两个角色，主要包括用户管理、短视频管理、交流论坛、系统管理、个人资料等功能；;本文的结构：

本论文分为六个章节。

第一章，绪论，其包含课题背景及意义，现国内外的发展现状，本课题要研究的内容，所使用开发工具的描述等信息。

第二章，主要介绍了系统的开发技术。

第三章，