（计算机毕设选题推荐）短视频的数据分析与评分模型的研究

（计算机毕设选题推荐）短视频的数据分析与评分模型的研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_74226293/article/details/142256236

摘要

本文深入探讨了短视频平台中用户生成内容（UGC）的数据分析与评分模型的研究。通过对短视频平台上的海量数据进行收集、清洗、预处理，本文首先分析了短视频内容的特征，包括视频时长、标签分布、用户互动行为等。随后，本文构建了一系列评分模型，旨在评估短视频的质量、吸引力及用户满意度。这些模型结合了传统统计方法与先进的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（GBDT）及深度学习模型等。实验结果表明，所构建的评分模型能够准确预测短视频的评分，并为平台的内容推荐、用户画像构建及商业决策提供了有力支持。

关键字：短视频数据分析，评分模型，机器学习，深度学习，用户互动行为，内容推荐

Abstract

This paper delves into the research on data analysis and scoring models for user-generated content (UGC) on short video platforms. By collecting, cleaning, and preprocessing massive data from short video platforms, this paper first analyzes the characteristics of short video content, including video duration, tag distribution, user interaction behavior, etc. Subsequently, a series of scoring models are constructed to evaluate the quality, attractiveness, and user satisfaction of short videos. These models integrate traditional statistical methods with advanced machine learning algorithms, such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest, Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), and deep learning models. Experimental results show that the constructed scoring models can accurately predict the scores of short videos and provide strong support for the platform's content recommendation, user portrait construction, and business decision-making.

Keywords: Short Video Data Analysis, Scoring Model, Machine Learning, Deep Learning, User Interaction Behavior, Content Recommendation

论文目录

目录

1. 绪论

• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究内容与方法
• 1.4 论文结构安排

2. 短视频平台数据分析基础

• 2.1 短视频平台概述
• 2.2 数据收集与预处理
• 2.3 短视频内容特征分析

3. 评分模型构建

• 3.1 评分指标设计
• 3.2 机器学习评分模型
• 3.3 深度学习评分模型
• 3.4 模型评估与优化

4. 实验结果与分析

• 4.1 实验设计与数据集
• 4.2 模型性能对比
• 4.3 结果分析与讨论

5. 应用与展望

• 5.1 评分模型在内容推荐中的应用
• 5.2 评分模型对用户画像构建的支持
• 5.3 研究不足与未来方向

6. 结论
7. 参考文献

参考文献

1. 王伟, 李明. 短视频平台用户行为分析与预测模型研究[J]. 计算机科学, 2022, 49(10): 123-130.
2. 张丽, 刘强. 基于深度学习的短视频内容质量评估方法[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 45-52.
3. 赵雷, 陈晓. 短视频平台用户互动行为的影响因素分析[J]. 情报杂志, 2020, 39(8): 178-185.
4. 李娜, 王刚. 支持向量机在短视频评分预测中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 222-228.
5. 陈浩, 刘晓. 短视频平台内容推荐算法研究综述[J]. 软件学报, 2022, 33(2): 456-472.
6. 郑强, 王芳. 深度学习在短视频情感分析中的应用[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(1): 29-34.
7. 刘洋, 张华. 短视频平台用户画像构建方法研究[J]. 通信技术, 2020, 53(12): 2932-2938.
8. 杨梅, 李明. 基于随机森林的短视频热度预测模型[J]. 数据挖掘, 2021, 11(2): 34-41.
9. 王晓, 赵雷. 短视频平台数据可视化分析与研究[J]. 信息系统学报, 2022, (1): 89-98.
10. 张伟, 李娜. 短视频评分系统的设计与实现[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(6): 12-17.

部分成果展示：