1. 研究目的与意义（文献综述）

推荐系统是为解决internet上的信息过载问题而提出的一种智能代理系统，能从internet的大量信息中向用户自动推荐出符合其兴趣偏好或需求的资源。

近年来，短视频app如抖音，快手，火山小视频发展迅速，视频推荐系统显得愈发重要。

在视频推荐上，视频内容的数据量偏大,在推荐的时效性上存在一定的缺陷。

2. 研究的基本内容与方案

本文拟通过对用户画像的分析，设计基于用户画像的视频推荐系统，旨在优化视频推荐系统，提高短视频的观看体验，提高用户体验。

3. 研究计划与安排

第1-4周：收集和整理资料。

第5-6周：拟定提纲，提交开题报告。

第7-13周：撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]展渊;王宇. 基于用户行为分析的视频推荐算法研究. 《电子测量技术》2017年第4期39-42,共4页
[2杨箭. 基于用户行为与内容综合分析评估的视频推荐方法研究. 《电子技术与软件工程》2016年第13期107-108,共2页
[3]李鹏[1,2];于晓洋[1];孙渤禹[2]. 基于用户群组行为分析的视频推荐方法研究. 《电子与信息学报》2014年第6期1485-1491,共7页
[4]李宁[1];王子磊[1];吴刚[1];郑涛[2]. 个性化影片推荐系统中用户模型研究.《计算机应用与软件》2010年第12期 51-54,共4页
[5]郑华. 推荐系统在视频网站中的应用. 《程序员》2011年第5期 66-69,共4页 .
[6]王宪朋. 基于视频大数据的用户画像构建. 《电视技术》2017年第6期20-23,共4页
[7]郑华. 推荐系统在视频网站中的应用. 《程序员》2011年第5期 66-69,共4页
[8]常璐. 潜传播视域下短视频在社交圈的内容分发研究. 《传媒》2016年第17期75-77,共3页 .
[9]黄文彬;徐山川;吴家辉;王军. 移动用户画像构建研究. 《现代情报》2016年第10期54-61,共8页
[10]刘士桢. 用户画像在电商领域中的应用. 《通讯世界》2017年第21期316-317,共2页
[11]姜建武;李景文;陆妍玲;叶良松. 基于用户画像的信息智能推送方法. 《微型机与应用》2016年第23期86-89,92共5页 .
[12]余孟杰. 产品研发中用户画像的数据模建——从具象到抽象. 《设计艺术研究》2014年第6期60-64,共5页
[13]Jian ChenXiaokang ZhouQun Jin .Recommendation of optimized information seeking process based on the similarity of user access behavior patterns .《Personal and ubiquitous computing》
[14] Ana Regia de M. NevesAlvaro Marcos G. CarvalhoCelia G. Ralha . Agent-based architecture for context-aware and personalized event recommendation . 《Expert Systems with Application》
[15] Lun-ping Hung.A personalized recommendation system based on product taxonomy for one-to-one marketing online . 《Expert Systems with Application》