一、项目概述

项目名称：基于大数据技术的短视频推荐系统

项目目标：设计和实现一个短视频推荐系统，通过用户注册、标签选择、视频评分等行为数据，结合推荐算法，为用户提供个性化的视频推荐。

二、系统功能模块

1. 登录注册模块：

• 功能：
• 用户注册：用户需提供昵称、邮箱、密码完成注册。
• 用户登录：通过昵称和密码登录系统。
• 标签选择：用户注册后选择喜好的标签，用于偏好分析。
• 实现：
• HTML 表单 + JavaScript 验证用户信息。
• 数据通过 AJAX 提交到 Django 后端，存储至数据库。

1. 视频推荐模块：

• 功能：
• 视频搜索：提供搜索框搜索短视频。
• 视频播放：进入播放页面支持短视频播放。
• 视频评价：用户可对视频进行评分、收藏和评论。
• 视频推荐：根据用户行为数据生成推荐列表。
• 实现：
• 使用协同过滤算法推荐视频。
• 前端通过 HTML 和 Django 模板展示推荐内容。

1. 后台管理模块：

• 功能：
• 用户偏好管理：增删改用户偏好选项。
• 视频标签管理：增删改视频标签。
• 用户信息管理：增删改用户账户和密码。
• 视频数据管理：上传、下载、修改短视频数据。
• 评论数据管理：管理用户的收藏、评论和评分操作。
• 实现：
• 使用 Django 自带 admin 模块实现快速管理界面。
• 超级用户通过命令行注册，访问 /admin 页面。

1. 推荐算法模块：

• 功能：
• 基于用户协同过滤和基于物品协同过滤的推荐算法。
• 实现：
• 构建用户-物品评分矩阵。
• 使用皮尔逊相关系数计算用户或物品相似度。
• 根据相似度预测未评分物品的分值并生成推荐列表。

三、数据库设计

数据库：基于 SQLite 数据库，存储系统的核心数据。

逻辑关系图：系统的数据库由短视频数据和用户数据两大部分构成。

主要数据表设计：

1. 短视频数据表：

• 存储视频的基本信息，包括名称、作者、创作时间、好评数等。
• 主键：id。

1. 视频标签表：

• 存储视频与标签的映射关系。

1. 用户数据表：

• 存储注册用户的信息，包括昵称、密码、邮箱。

1. 用户评分表：

• 存储用户对短视频的评分。

四、推荐算法设计

算法流程：

1. 构建用户-物品评分矩阵。
2. 计算相似度：

• 使用皮尔逊相关系数计算用户或物品的相似度。

1. 寻找用户的邻居集（相似用户）。
2. 预测用户对未评分物品的评分。

代码实现：

• 皮尔逊相关系数计算：

• 生成推荐列表：

五、系统界面设计

1. 前端页面：

• 注册界面：通过 HTML 表单采集用户昵称、密码、邮箱。
• 登录界面：用户输入账号和密码登录。
• 视频推荐页面：展示用户个性化推荐的短视频列表。

1. 后台管理界面：

• 使用 Django 自带的 admin 功能实现，包括：
• 用户管理。
• 视频标签管理。
• 视频数据增删改管理。

1. 推荐结果展示：

• 用户行为数据（评分、评论等）会实时更新推荐列表。
• 播放页面支持短视频播放、全屏、暂停、评论等功能。

六、系统实现与部署

1. 开发环境：

• 编程语言：Python 3.x
• 框架：Django
• 数据库：SQLite

1. 部署流程：

• 启动 Django 开发服务器：

python manage.py runserver

• 后台管理页面访问：
• 超级管理员通过 /admin 登录管理后台。

1. 日志收集：

• 后台记录用户操作日志（增删改），便于调试和错误回滚。

七、总结与展望

本短视频推荐系统通过大数据分析与推荐算法实现了个性化推荐。未来可以优化以下功能：

1. 使用分布式数据库（如 MySQL 或 MongoDB）以提高性能。
2. 集成实时推荐引擎，提供更高效的推荐服务。
3. 增强前端交互设计，提升用户体验。

设计部分文档：

数据库文件截图：

项目具体演示讲解视频：

通过网盘分享的文件：短视频推荐20250106_135744.mp4

链接: 百度网盘 请输入提取码 提取码: hqic

http://通过网盘分享的文件：短视频推荐20250106_135744.mp4 链接: https://pan.baidu.com/s/1lLnG4gRhy9YZLmBzUk1WaA?pwd=8de8 提取码: 8de8

具体运行截图：

如需要对应源码和文档可以私信博主