基于Python大数据可视化的短视频推荐系统

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2025最新】基于Python大数据可视化+Django+Vue+MySQL的短视频推荐及数据分析系统。

开发语言：Python
数据库：MySQL
技术：Django、Vue
工具：Pycharm、Navicat

后台界面

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前台界面

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摘要

本研究旨在开发一个基于Python大数据可视化的短视频推荐系统。该系统通过分析短视频平台的用户行为数据和视频内容数据，利用算法实现个性化推荐，并通过可视化手段展示分析结果，帮助用户快速发现感兴趣的内容，同时提升平台用户体验和活跃度。系统采用Python作为开发语言，结合Django框架，利用MySQL数据库存储数据，前端展示采用Vue.js等技术栈，实现高效、智能的短视频推荐服务。主要包括注册、登录、首页、视频内容、我的账户、个人中心等。管理员功能则包括后台首页、系统用户管理、视频分类管理、视频内容管理、系统管理、系统公告管理、资源管理、个人信息管理等。

研究意义

随着短视频平台的迅猛发展，用户面临海量视频内容的选择困难。基于Python大数据可视化的短视频推荐系统，通过深入挖掘用户行为和内容特征，提供个性化推荐服务，不仅能够显著提升用户体验，还能帮助平台优化内容分发策略，提高用户粘性和活跃度。同时，系统通过可视化手段直观展示数据分析结果，为平台运营和决策提供有力支持，具有重要的应用价值和商业前景。

研究目的

通过分析用户行为数据和视频内容特征，实现精准、个性化的视频推荐。通过分析用户行为数据和视频内容特征，实现精准、个性化的视频推荐。通过优化推荐算法和界面设计，提升用户满意度和忠诚度。为平台提供有价值的数据支持，优化内容分发和运营策略。

文档目录

1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Python语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 Django框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析

代码

# 使用Flask框架的示例代码  
from flask import Flask, request, jsonify  
from models import Video, User  app = Flask(__name__)  @app.route('/recommend', methods=['GET'])  
def recommend_videos():  user_id = request.args.get('user_id')  user = User.query.get(user_id)  recommended_videos = get_recommended_videos(user)  # 假设这是一个推荐函数  return jsonify([video.to_dict() for video in recommended_videos])  # 假设的推荐函数，实际中会使用复杂的机器学习模型  
def get_recommended_videos(user):  # 根据用户历史行为和其他特征进行推荐  # 这里仅作为示例，实际需实现具体逻辑  return Video.query.all()[:5]  # 返回前五个视频作为示例  if __name__ == '__main__':  app.run(debug=True)