基于数据挖掘的视频推荐系统研究

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文档主要内容

基于数据挖掘的视频推荐系统研究是一篇北京理工大学珠海学院2020届本科毕业论文，主要面向计算机科学、数据挖掘、推荐系统领域的学生、研究人员以及从事视频平台推荐算法开发的工程师。该文档系统阐述了如何利用用户行为数据构建个性化视频推荐系统，核心目标是解决海量视频内容中用户兴趣精准匹配的难题。

论文围绕三个关键技术展开。首先，采用SVD（奇异值分解）算法，依据视频之间的相似性对用户未评分的视频进行预测打分，从而弥补评分矩阵的稀疏性。其次，引入ALS（交替最小二乘法）算法，基于用户对视频内标签的偏好程度，对未评分视频进行预测，进一步细化个性化推荐。最后，结合基于流行度的描述性统计方法，为用户提供热门视频推荐，兼顾冷启动场景下的基础体验。通过ALS算法对SVD模型进行训练，并在真实数据集上验证，最终获得更准确、更个性化的推荐系统。

该论文的独特价值在于将SVD与ALS两种协同过滤算法有机结合，既利用SVD捕捉视频间的潜在特征，又通过ALS优化用户对标签的偏好权重，从而提升推荐精度。同时，引入流行度统计作为补充，使系统在数据稀疏或新用户场景下仍能输出合理结果。读者可从中获得完整的推荐系统设计思路、算法原理对比以及实验验证方法，适用于视频平台、电商推荐、内容分发等实际场景的参考与复现。

结论表明，基于数据挖掘的推荐系统能够有效提升用户满意度与平台留存率，而SVD与ALS的融合策略是当前协同过滤领域的重要优化方向。该文档为后续研究提供了扎实的理论基础与可操作的实现路径。