基本信息

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文档摘要

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融合社交信息的视频推荐算法设计与实践研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在互联网技术飞速发展的当下，视频内容呈现出爆发式增长的态势。据相关数据显示，截至2024年，全球互联网视频流量已占据总网络流量的82%以上，且这一比例仍在持续攀升。视频平台如YouTube、抖音、爱奇艺等，每日都有海量的视频被上传和观看，用户面临着信息过载的困境。如何从如此庞大的视频资源中，精准地找到符合自己兴趣的内容，成为了用户和视频平台共同面临的挑战。

早期的视频推荐主要依赖于简单的分类和搜索，用户需要手动筛选大量视频，效率低下且体验不佳。随着机器学习和人工智能技术的发展，推荐系统应运而生。推荐系统通过分