本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，短视频平台已成为人们获取信息、娱乐休闲的重要渠道，抖音作为国内知名的短视频平台，拥有庞大的用户群体和海量的视频内容，为了满足用户个性化需求，提高用户满意度，本文基于数据挖掘技术，对抖音短视频内容进行分析，构建推荐系统，为用户提供更精准的内容推荐。
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数据挖掘技术概述
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，旨在发现数据中的潜在规律和知识，在抖音短视频领域，数据挖掘技术可以帮助我们分析用户行为、视频内容、用户兴趣等信息，从而实现个性化推荐。
1、数据采集与预处理
本文选取抖音平台公开的数据集，包括用户信息、视频信息、评论信息等，首先对数据进行清洗，去除无效、重复、异常数据，然后进行特征提取，如视频时长、点赞数、评论数、分享数等。
2、用户行为分析
通过对用户行为的分析，可以了解用户在抖音平台上的兴趣偏好，本文采用聚类算法对用户进行分组，分析不同用户群体的行为特征，为后续推荐系统提供依据。
3、视频内容分析
本文利用文本挖掘技术对视频标题、描述、标签等进行情感分析、关键词提取等，分析视频内容的主题、风格、情感等特征。
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4、用户兴趣分析
通过分析用户在抖音平台上的浏览记录、点赞、评论等行为，挖掘用户的兴趣偏好，本文采用协同过滤算法，结合用户行为和视频内容特征，构建用户兴趣模型。
推荐系统构建
1、推荐算法选择
本文采用基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法相结合的方式，提高推荐准确率。
2、推荐流程
（1）根据用户兴趣模型，为用户推荐与其兴趣相关的视频；
（2）根据用户在抖音平台上的行为数据，如浏览记录、点赞、评论等，为用户推荐相似视频；
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（3）根据用户在抖音平台上的社交关系，为用户推荐好友或共同关注者的视频；
（4）结合以上三个推荐结果，为用户生成个性化的推荐列表。
3、推荐效果评估
本文采用准确率、召回率、F1值等指标对推荐系统进行评估，实验结果表明，本文构建的推荐系统具有较高的推荐准确率和召回率。
本文基于数据挖掘技术，对抖音短视频内容进行分析，构建推荐系统，通过分析用户行为、视频内容、用户兴趣等信息，为用户提供个性化推荐，提高用户满意度，我们将继续优化推荐算法，提高推荐效果，为用户提供更好的短视频体验。
标签： #数据挖掘课程设计抖音项目
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