基于用户兴趣的手机终端视频推荐系统

摘要

随着智能手机、移动网络的迅速发展，人们所接触的信息不仅仅是文字信息，而是越来越多的使用图片、视频等丰富的多媒体信息。对于用户而言，视频等信息的选择成本要比文字等信息的选择成本高很多。帮助用户在不计其数的视频进行选择，通过用户的兴趣等偏好来为推荐用户喜爱的视频变得越来越重要。本文详细描述了基于兴趣的视频推荐系统的设计与实现。
　　本文从视频推荐系统的特点开始研究，分析了开发视频推荐系统的必要性与可行性。在此基础上，本文总结了视频推荐系统所必须的离线播放，视频推荐，视频收藏，视频点赞等8个重要的用户需求。并在明确了用户需求之后，进行了详细的系统设计与系统实现。本视频推荐系统的核心功能为:通过用户的行为（例如观看视频，视频点赞，视频分享等操作）发现用户的兴趣点，从而推荐相关视频。推荐系统由iPhone OS客户端与PHP服务端两部分组成。其中，前端部分分为推荐视频模块，辅助用户进行兴趣发现模块，视频播放模块，自动离线缓存模块。后端部分分为API模块，检索模块，网络爬虫模块，线下行为运算模块，存储模块等五个模块。
　　本视频推荐系统使用面向对象的设计方法进行设计开发。数据存储使用了近几年流行的mongoDB等NoSQL技术，并利用了ElasticSearch、Mantle等多个开源工具来简化系统的开发。用BM25算法来计算视频的推荐评分。经过了严格的软件测试，有良好的稳定性与用户体验，很好的满足了用户对日益发展的视频推荐系统的需要。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 选题来源和研究目的

1．2 视频推荐系统概述

1．2．1 什么是视频推荐系统

1．2．2 视频系统的分类

1．2．3 现有的视频推荐系统

1．3 本文的组织结构

2 相关技术

2．1 移动终端视频的市场调研

2．2 长尾理论

2．3 视频推荐系统的测评

2．4 技术可行性

2．4．1 服务器的部署

2．4．2 LAMP架构

2．4．3 客户端开发

2．5 经济可行性

3 需求分析

3．1 开发背景

3．2 应用概述

3．3 系统功能需求

3．3．1 用户注册模块

3．3．2 用户登录模块

3．3．3 视频发现模块

3．3．4 视频播放模块

3．3．5 视频离线缓存模块

3．3．6 视频分享模块

3．3．7 视频推荐模块

3．3．8 视频点赞模块

4 系统设计

4．1 系统框架结构

4．2 系统界面设计

4．3 系统模块设计

4．3．1 下载模块设计

4．3．2 播放器模块设计

4．3．3 后台模块设计

4．3．4 数据库设计

4．4 系统优化设计

4．4．1 线程优化设计

4．4．2 渲染优化设计

4．4．3 用户体验优化设计

4．5 系统界面

5 系统实现

5．1 Xcode工程

5．2 核心类介绍

5．3 下载模块实现

5．4 后台运行模块实现

5．5 播放器模块实现

5．5．1 流媒体播放

5．5．2 缓存播放

5．6 API模块实现

5．6．1 ORM

5．6．2 API

5．6．3 cache

5．7 推荐系统模块实现

5．7．1 API

5．7．2 离线运算

5．7．3 过滤器

5．7．4 视频搜索

5．8 离线系统实现

6 系统测试

6．1 测试方案概述

6．1．1 黑盒测试

6．1．2 客户净推值(NPS)

6．3 测试用例

6．4 测试报告

结论

参考文献

致谢