本文目录导读：
背景及意义
随着互联网的飞速发展，短视频平台逐渐成为人们获取信息、娱乐休闲的重要渠道，抖音作为短视频领域的佼佼者，拥有庞大的用户群体和海量的视频内容，面对如此庞大的信息量，用户如何快速找到自己感兴趣的内容成为一大难题，如何利用数据挖掘技术，构建一个个性化短视频推荐系统，提高用户体验，成为当前亟待解决的问题。
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课程设计目标
本课程旨在培养学生掌握数据挖掘技术在短视频推荐系统中的应用，通过学习，使学生能够：
1、了解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、掌握抖音平台数据采集、处理和分析的技术；
3、学会利用数据挖掘算法构建个性化短视频推荐系统；
4、提高学生解决实际问题的能力。
1、数据挖掘基础
（1）数据挖掘概述：介绍数据挖掘的基本概念、原理和方法，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
（2）数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等数据预处理技术。
2、抖音平台数据采集与处理
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（1）抖音平台数据采集：介绍抖音平台数据采集方法，如API接口、爬虫技术等。
（2）数据清洗与处理：讲解如何对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作。
3、数据挖掘算法与应用
（1）关联规则挖掘：介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，并在抖音平台数据上应用。
（2）分类与预测：讲解决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测算法，并在抖音平台数据上应用。
（3）聚类分析：介绍K-means、层次聚类等聚类算法，并在抖音平台数据上应用。
4、个性化短视频推荐系统构建
（1）推荐系统概述：介绍推荐系统的基本概念、原理和分类。
（2）协同过滤：讲解基于用户、基于物品和基于模型的协同过滤算法，并在抖音平台数据上应用。
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（3）深度学习在推荐系统中的应用：介绍深度学习在推荐系统中的应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
课程实施
1、理论教学：采用课堂讲授、案例分析、讨论等形式，使学生掌握数据挖掘技术及其在短视频推荐系统中的应用。
2、实践教学：引导学生利用Python、R等编程语言，完成数据采集、处理、挖掘和分析等实践任务。
3、项目实践：组织学生分组完成一个抖音个性化短视频推荐系统项目，培养学生解决实际问题的能力。
课程评价
1、课堂表现：评价学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的能力。
2、实践操作：评价学生在实践环节中的编程能力、数据分析能力和问题解决能力。
3、项目成果：评价学生完成的项目质量，包括系统功能、性能和用户体验等方面。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘技术在短视频推荐系统中的应用，为我国短视频平台的发展贡献自己的力量。
标签： #数据挖掘抖音课程设计
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