视频资源推荐系统的设计与实现

摘要：

文章对视频资源推荐系统的设计与实现进行了系统且有效的分析和研究,视频资源推荐系统采用个性化推荐技术,使用协同过滤算法进行推荐,运行于Hadoop大数据计算平台,使用MySQL数据库作为存储,系统所需要的数据集采用Python语言编写脚本,并从网上进行数据采集.经测试,该系统可以让用户能得到自己所需的视频资源,移动端用户也能快速找到自己喜欢的类型视频资源和全网推荐视频资源,具有较好的推荐效果.

关键词：视频资源推荐、个性化推荐、协同过滤

分类号：TP18;TP311.52(自动化基础理论)

资助基金：湖南省教育厅科学研究项目"WEB数据挖掘在网络学习资源推荐系统中的应用研究";湖南省教育厅科学研究项目"互联网环境下用户在线行为分析系统研究"

在线出版日期：2020-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：48-49