基于Node.js+vue短视频推荐系统(开题+程序+论文) 计算机毕业设计

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取源码

系统程序文件列表

开题报告内容

一、选题背景

随着互联网的迅速发展，短视频行业蓬勃兴起。关于短视频推荐的研究，现有研究主要以用户行为分析和通用推荐算法为主 1。专门针对短视频这一特殊媒体形式，结合用户、视频分类、视频信息等多方面因素进行精准推荐的研究较少。目前在短视频推荐领域，存在不同观点，如有的侧重于基于用户兴趣标签的推荐，有的则倾向于基于热门视频的推广式推荐，争论焦点在于如何在满足用户个性化需求的同时，又能保证推荐内容的多样性和准确性。本选题将以短视频推荐系统为研究情景，重点分析和研究如何综合用户、视频分类、视频信息等因素构建高效精准的推荐系统，以期探寻短视频推荐的优化机制，提出有效的对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。这一研究是有价值的，其目的在于提升短视频推荐的质量，提高用户体验。

二、研究意义

（一）现实意义

本选题针对短视频推荐效果不佳、用户体验有待提升等问题的研究具有重要的现实意义。在现实生活中，短视频推荐系统的好坏直接影响用户获取感兴趣内容的效率。一个良好的推荐系统能够节省用户搜索时间，增加用户在平台上的停留时长，提高用户对平台的满意度和忠诚度，从而提升短视频平台的竞争力。

（二）理论意义

本选题研究将对短视频推荐相关理论进行深入的剖析。例如，深入研究用户偏好模型、视频分类与推荐的关联性等理论基础，有助于丰富和完善短视频推荐领域的理论体系。

三、研究方法

本研究将采用文献研究法和案例研究法相结合的方式。

• 文献研究法：通过查阅国内外关于短视频推荐系统的学术文献、行业报告等资料，了解现有的研究成果、算法模型以及存在的问题。这有助于把握研究的前沿动态，为自己的研究提供理论依据 2。
• 案例研究法：选取具有代表性的短视频平台（如抖音、快手等）作为案例，深入分析其推荐系统的特点、优势和不足之处。通过对实际案例的研究，可以更直观地了解短视频推荐系统在实际应用中的情况，为构建和优化推荐系统提供实践参考。

四、研究内容

• 用户分析模块：深入研究用户的行为特征，包括浏览历史、点赞、评论、收藏等操作。通过对这些数据的分析，构建用户偏好模型，以便更好地理解用户的兴趣点。
• 视频分类研究：探讨如何对短视频进行科学合理的分类。根据视频的内容主题、风格、时长等因素进行分类，为后续的推荐提供基础。
• 视频信息挖掘：分析视频的各种信息，如标题、标签、描述等。挖掘其中与用户兴趣相关的信息，提高推荐的准确性。
• 推荐算法设计：结合用户分析、视频分类和视频信息，设计适合短视频推荐的算法。算法要能够根据用户的实时行为进行动态调整，以实现个性化推荐。
• 推荐系统评估：建立一套评估指标体系，对推荐系统的性能进行评估。评估指标包括推荐的准确性、多样性、新颖性等。

五、拟解决的主要问题

• 精准推荐问题：解决目前短视频推荐系统中存在的推荐不够精准的问题，即如何根据用户、视频分类、视频信息等因素准确地向用户推荐他们感兴趣的短视频。
• 推荐多样性问题：在满足用户个性化需求的同时，确保推荐内容的多样性，避免用户陷入信息茧房，不断接触到相似的短视频内容。

六、研究方案

（一）可能遇到的困难和问题

• 数据获取与处理：获取足够的用户数据和视频数据可能存在困难，并且这些数据可能存在噪声、不完整等问题。同时，对大规模数据的处理需要一定的技术能力和计算资源。
• 算法优化挑战：设计出高效的推荐算法并进行优化是一个挑战。现有的推荐算法可能存在局限性，如何结合短视频的特点进行改进是需要解决的问题。
• 模型评估的复杂性：建立合理的评估指标体系并准确评估推荐系统的性能具有一定的复杂性。不同的评估指标可能存在相互矛盾的情况，如何权衡这些指标是一个难点。

（二）解决的初步设想

• 数据获取与处理：通过与短视频平台合作获取数据，同时利用数据清洗、数据填充等技术处理不完整和有噪声的数据。采用分布式计算技术来提高数据处理的效率。
• 算法优化挑战：借鉴已有的推荐算法成果，结合深度学习等技术对算法进行改进。通过不断的实验和优化，找到最适合短视频推荐的算法。
• 模型评估的复杂性：综合考虑多个评估指标，采用层次分析法等方法确定各个指标的权重。同时，通过用户调查等方式获取用户对推荐系统的主观评价，以全面评估推荐系统的性能。

七、预期成果

• 构建一个有效的短视频推荐模型：通过研究，建立一个综合考虑用户、视频分类、视频信息等因素的短视频推荐模型，能够提高推荐的精准性和多样性。
• 形成一套完整的研究报告：包括对短视频推荐系统的研究背景、研究方法、研究内容、研究结果等方面的详细阐述，为短视频推荐领域的研究和实践提供参考。
• 提出优化短视频推荐系统的建议：根据研究成果，为短视频平台提供一些可行的建议，以改善其推荐系统的性能，提升用户体验。

进度安排：

1、2023.12.07-2023.12.28   查找资料，了解系统的设计与实现，完成开题报告

2、2023.12.28-2024.03.06   根据需求完成系统的数据库的建立

3、2024.03.06-2024.04.04   搭建工程环境，完成后端数据接口，以及前端管理页面的编写

4、2024.04.04-2024.05.09   完成前端页面的代码编写，并做多端联合测试，去除Bug

5、2024.05.10-2024.06.01   撰写论文，准备答辩

参考文献：

[1] 遇宇. 基于Nodejs的定制化流程引擎设计与实现[J]. 电脑编程技巧与维护, 2020, (11): 39-40+65.

[2] 程桂花, 沈炜, 何松林, 张珂杰. Node.js中Express框架路由机制的研究[J]. 工业控制计算机, 2016, 29 (08): 101-102.

[3] 张鹏飞，王乾，胡晓冬，杨明浩，崔明旺. 基于 Node.js 和 JS 的前后端分离实现[J]. 软件，2019, 40 (04): 11-17.

[4] 王仡捷. 基于 Node.JS 技术的高并发网络应用架构的设计与实现[J]. 通化师范学院学报，2020, 41 (04): 64-67.

[5] 张文豪. NodeJs添加代码版权信息命令工具的设计与实现[J]. 现代计算机, 2023, 29 (14): 109-112.

[6] 李骞. 基于Node.js的高性能应用服务平台构建[J]. 中国传媒科技, 2018, (10): 48-49+56.

[7] 蒋凌燕，李中科. 基于 WebSocket 和 node.js 的多终端数据采集系统研究[J]. 电脑知识与技术，2018, 14 (31): 6-8.

[8] 赵率宏. 基于Node.js的ORM框架研究与实现[D]. 西南科技大学, 2023.

[9] 张伟龙，吕明，胡宏，杜宝珠，张捷. MySQL 数据库服务器监控系统设计与实现[J]. 工业控制计算机，2019, 32(12): 18-20.

[10] 明博文. 基于混合分析的 Node.js 平台注入漏洞攻击检测与自动修复[D]. 华中科技大学，2022.

[11] 蔡洁锐. 基于 Web 页面的大规模数据可视化系统研究 [J]. 机电工程技术，2017, 46(06): 107-108.

[12] 刘露. 基于异步 I/O 的缓存框架研究与实现[D]. 西南科技大学，2023.

[13] 孙连山，李云倩. MVVM 框架在 Web 前端的应用研究 [J]. 电脑知识与技术，2016, 12(06): 45-46.

[14] 张晓颖. 试析基于Node.js的前后端分离框架的实现[J]. 计算机产品与流通, 2018, (10): 24.

[15] 邓森泉，杨海波. Promise 方式实现 Node.js 应用的实践 [J]. 计算机系统应用，2017, 26(04): 218-223.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！

系统环境搭建步骤：

1．访问Node.js官网下载并安装适用于Windows的Node.js版本，确保安装过程中包含NPM。安装完成后，通过命令提示符验证Node.js和NPM的安装情况。

2.搭建Vue.js前端开发环境，使用npm或Vue CLI安装Vue.js，并创建Vue项目进行前端开发与本地测试。接着，从MySQL官网下载并安装MySQL Server，设置root用户密码，并可选安装Navicat作为数据库管理工具。

3.配置Navicat连接到本地MySQL数据库。

4.开发Node.js后端，创建项目并安装如Express等所需的npm包，编写后端代码，前端利用Vue.js等前端技术栈实现用户界面和用户交互逻辑；同时，后端使用Node.js等技术实现业务逻辑、数据处理以及与前端的数据交互。并实现与MySQL数据库的连接。

技术栈：

前端：Vue.js、npm、Vue CLI

后端：Node.js、NPM、Express、MySQL

开发工具：Vscode、mysql5.7、Navicat 11

毕设程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓