1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的飞速发展和网络视频资源的爆炸式增长，用户获取信息的渠道越来越多元化，同时也面临着信息过载的挑战。

传统的视频推荐系统往往基于用户的历史行为数据进行推荐，难以准确捕捉用户的个性化需求，推荐结果的准确性和用户满意度都有待提升。

本选题旨在研究和开发一种基于用户画像的视频推荐系统，旨在解决传统推荐系统存在的问题，提升视频推荐的精准性和用户体验。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，用户画像和推荐系统作为热门研究领域都取得了显著进展，国内外学者在基于用户画像的推荐系统方向上进行了大量的研究和实践。

1. 国内研究现状

国内在基于用户画像的视频推荐系统研究方面取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括：
1.用户画像构建：-研究视频推荐系统中常用的用户画像特征，包括用户基本信息、兴趣偏好、观看习惯、社交关系等。

-研究如何从用户的历史行为数据、社交数据、文本评论等多源异构数据中提取和整合用户特征。

-研究和构建有效的用户画像模型，例如基于标签的用户画像模型、基于主题的用户画像模型、基于图的用户画像模型等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，以理论研究为基础，结合实验验证，逐步推进研究工作。

1.文献调研阶段：收集整理国内外关于用户画像、视频推荐系统、推荐算法等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势和关键技术，为本研究提供理论基础。

2.系统设计阶段：根据研究目标和需求分析，设计基于用户画像的视频推荐系统架构，包括数据采集模块、用户画像模块、推荐引擎模块、系统评估模块等，并详细设计每个模块的功能和实现方案。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源异构数据融合的用户画像构建：本研究将探索如何融合用户的历史行为数据、社交数据、文本评论等多源异构数据，构建更加全面、准确的用户画像，克服传统用户画像构建方法仅依赖于单一数据源的局限性。

2.结合视频内容语义的推荐算法设计：本研究将探索如何结合视频内容的语义信息，例如视频标题、标签、描述等，以及用户的观看历史、搜索记录等行为数据，设计更加精准、个性化的视频推荐算法，克服传统推荐算法仅依赖于用户行为数据或视频内容信息的局限性。

3.面向用户体验的系统优化：本研究将关注用户体验，从推荐结果的多样性、可解释性、新颖性等方面对系统进行优化，提升用户满意度，例如，引入多样性推荐机制，避免推荐结果过于单一；提供推荐理由解释，增强用户对推荐结果的信任度；探索新颖的视频内容，满足用户对未知信息的需求。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张洁,徐欣.基于用户画像的个性化推荐系统研究进展[j].图书情报工作,2020,64(18):103-111.

[2]李勇,周洋,李德毅.基于用户画像的个性化推荐系统研究综述[j].计算机应用,2018,38(11):3089-3096.

[3]王文瀚,王强.基于用户画像的个性化推荐系统在电子商务中的应用[j].电子商务,2019(06):64-66.