快手的发展历程研究

这是一篇关于快手,发展历程,转型,短视频,直播电商的论文, 主要内容为文章以快手的发展历程为研究对象,关注快手作为GIF动图制作工具、短视频社区与进军直播带货三个阶段的发展,对快手整体的发展历程和特点进行了梳理。研究发现,快手于2011年创立,诞生之初仅是一个GIF动图制作工具。这个时期,快手有着“功能简单”和“不设转发”两大特点。2013年,在短视频潮来临前,快手率先察觉到了这一趋势,并开始长达两年的痛苦转型。秉承着公平普惠的原则,快手转型为短视频社区后,强调记录和分享;功能依旧很简单;采用了公平惠普的算法;并采用以创作者为主的交互设计。同时,快手APP拥有“二三线用户居多”“内容接地气”以及“社区生态稳定”的特点。2017年,电商直播飞速发展,快手开始大力发展电商业务。虽然起步较晚,但基于快手平台自带的社交属性,快手电商发展迅速,呈现出了“商品多样”“主播呈家族制”“主播变现能力强”以及“转化率、复购率高”的特点。快手转型成功有四大原因:一是踏准了分享和传播的福利;二是抓住了“沉默的大多数”;三是保持简单和专注;四是采用公平惠普的核心价值观。同时快手在发展过程中也存在一些不足,包括前期监管不足导致“低俗”内容频出、没有平衡好平台和大主播之间的关系以及无法把控主播带货产品的质量。

基于人像聚类的短视频推荐系统的研究与实现

这是一篇关于个性化推荐,短视频,聚类,人像,软件开发的论文, 主要内容为近年来,短视频行业迅猛发展,人们的娱乐方式也朝着短视频领域转移,人们更愿意通过录制短视频来分享自己的经历,或者在空闲时间观看短视频进行娱乐消遣。而随着短视频用户地急速增加,同时也伴随着短视频数量的爆发式增长,在这种情况下人们已经很难快速地搜索到自己感兴趣的内容,从而浪费了大量时间和精力。短视频推荐系统的出现可以极大地改善这种现状,短视频推荐系统根据用户的兴趣倾向以及短视频的内容信息快速、准确地生成相应推荐,为用户提供更优质的服务。同时,用户也可以更简单、直接地获取感兴趣的短视频,使用户的闲暇时间能够得到更充分地利用。为达到更理想的推荐效果,不仅需要一个合适的推荐算法,还需要充分了解应用领域的数据特点。通过分析发现,当前短视频中包含人像的短视频占比较大,大多数用户会对短视频中包含的特定人物感兴趣。针对人像短视频的这些特点,本文提出了一种基于人像聚类的短视频推荐算法,应用于人像短视频的推荐,以达到更好的推荐效果。首先,将短视频按秒截取视频帧,使用人脸检测技术以及人脸比对技术对短视频中出现的人像信息进行统计分析,通过得到的人像信息分别从人像重合、人像数量以及人像占比等方面计算短视频间的相关度;然后根据短视频间的相关度进行短视频聚类,基于聚类结果获取用户感兴趣的短视频的最近邻居短视频;最后,选取推荐系数较高的短视频按序进行推荐。通过与主流的推荐算法进行对比实验,验证本文基于人像聚类的短视频推荐算法在准确率、召回率以及F1值等指标上都有一定的提升。为了能够构建一个具有应用价值的短视频推荐系统,对目前现有的短视频推荐研究成果做了详细的分析和研究。先从用户需求和系统功能需求对系统进行需求分析,通过需求分析设计系统的整体架构,并进一步设计详细的功能模块。再根据需求分析进行数据库设计,最后完成整个系统地代码实现。该系统完成后不仅能够满足用户的视频浏览、点赞、评论等基本用户需求,还能够通过本文所提的推荐算法实现更加准确的短视频推荐效果。

基于Spring Cloud微服务架构的短视频社区的设计与实现

这是一篇关于短视频,微服务,社区,Spring Cloud的论文, 主要内容为随着社会以及互联网的不断发展,人们在生活中越来越离不开互联网,尤其是移动互联网的大潮席卷了社会的方方面面,重构了人们的生活和娱乐习惯。随着当前互联网流量已经完成了从PC端向移动端的转移,大部分用户通过手机完成工作生活以及娱乐,线上视频的播放媒介也已经经历了从PC主流转移到移动端主流的过程。为了丰富普通移动互联网用户的娱乐生活,本文主要阐述开发一种基于微服务架构的短视频社区平台的部分功能,为用户提供观看图片或短视频,发布图片和短视频以及互相评论交流的各种必要功能。同时为了保证平台资源的健康和谐,搭建了一套资源审核的后台管理系统用来审核用户发布的资源以及用户的相关信息。本文首先依据软件工程开发的基本流程,依据短视频社区的具体需求,对所开发系统进行了详细设计与实现。通过集成Spring Cloud框架以及其相关组件,配合Redis、Mysql、MongoDB等技术,实现了一个相对完善的短视频社区后台服务,它主要包括基础服务,用户操作服务,搜索服务,后台管理服务,app接口服务,推荐服务等。通过微服务的思想将业务模块拆分为上述的服务,在开发中主要考虑微服务内部的业务逻辑,微服务之间采用HTTP协议通过暴露接口进行互相调用。本文对系统的基础功能和业务功能都进行了测试,保证了系统的正常发布运行,系统在功能需求和非功能需求方面均达到了预期的目标。

基于多模态信息及差分隐私的短视频推荐系统设计与实现

这是一篇关于推荐系统,短视频,多模态,KGAT,差分隐私的论文, 主要内容为作为解决信息过载问题的有效手段之一,推荐系统及其推荐算法近年来已经取得长足进步,在线上购物、社交平台等诸多行业和领域都已经取得成功应用,不断推动商业发展和社会进步。近年来,随着短视频内容平台的兴起,短视频推荐系统已经成为一个热门研究领域。虽然短视频推荐系统中存在丰富的多模态信息,然而传统的推荐算法缺少对这些多模态信息的有效挖掘和利用,无法捕捉到用户对多模态信息的深层次偏好。同时,近几年频繁发生的个人隐私泄露问题也让越来越多的用户重视对个人隐私的保护,推荐系统中存在的个人隐私安全问题已经成为推荐算法研究领域的又一大挑战。针对以上两方面问题,本文对相关技术开展研究工作,设计了基于多模态信息和差分隐私的短视频推荐系统。本文针对短视频推荐系统的应用场景,设计了混合推荐算法模型,并对其中一种结合知识图谱和图注意力网络(Graph Attenti on Network,GAT)的知识图注意力网络(Knowledge Graph Attention Network,KGAT)推荐算法进行重点研究和改进。本文在KGAT算法中引入多模态信息和用户侧信息以构建两种协同知识图谱,同时考虑用户与短视频的细粒度交互关系,引入复合关系概念,挖掘不同交互关系中背后的用户兴趣偏好,改进了 KGAT算法的网络结构和实现机制,最后实现了多方面改进的KGAT算法,在三个测试数据集上都取得了不错的性能提升。同时,考虑到本文设计的混合推荐模型的实现机制和推荐系统隐私保护需求,将高斯差分隐私引入KGAT算法的随机梯度下降优化算法(Stochastic Gradient Descent,SGD)中,在实现精准推荐的同时为用户提供隐私保护功能。此外本文还基于Hadoop和Flink搭建了综合实时推荐和离线推荐功能的短视频推荐分布式平台,设计和实现了小程序端短视频推荐系统和网页端短视频后台管理系统。最后,本文对部署的系统进行了实验测试,测试结果显示,系统各项功能都能够正常运行,满足设计需求,同时在短视频推荐场景下能够为用户提供更精准安全的推荐结果。

基于Spring Cloud微服务架构的短视频社区的设计与实现

这是一篇关于短视频,微服务,社区,Spring Cloud的论文, 主要内容为随着社会以及互联网的不断发展,人们在生活中越来越离不开互联网,尤其是移动互联网的大潮席卷了社会的方方面面,重构了人们的生活和娱乐习惯。随着当前互联网流量已经完成了从PC端向移动端的转移,大部分用户通过手机完成工作生活以及娱乐,线上视频的播放媒介也已经经历了从PC主流转移到移动端主流的过程。为了丰富普通移动互联网用户的娱乐生活,本文主要阐述开发一种基于微服务架构的短视频社区平台的部分功能,为用户提供观看图片或短视频,发布图片和短视频以及互相评论交流的各种必要功能。同时为了保证平台资源的健康和谐,搭建了一套资源审核的后台管理系统用来审核用户发布的资源以及用户的相关信息。本文首先依据软件工程开发的基本流程,依据短视频社区的具体需求,对所开发系统进行了详细设计与实现。通过集成Spring Cloud框架以及其相关组件,配合Redis、Mysql、MongoDB等技术,实现了一个相对完善的短视频社区后台服务,它主要包括基础服务,用户操作服务,搜索服务,后台管理服务,app接口服务,推荐服务等。通过微服务的思想将业务模块拆分为上述的服务,在开发中主要考虑微服务内部的业务逻辑,微服务之间采用HTTP协议通过暴露接口进行互相调用。本文对系统的基础功能和业务功能都进行了测试,保证了系统的正常发布运行,系统在功能需求和非功能需求方面均达到了预期的目标。

基于用户行为分析的短视频推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,短视频,用户-视频评分矩阵,时间加权的论文, 主要内容为在大数据的环境下,信息过载严重,传统的搜索引擎已经不能满足用户对寻找信息的需求。用户想方便快捷地获取信息,信息生产者也想把信息传递给目标用户,而充当两者之间的中介就是推荐系统。短视频推荐属于互联网推荐系统的应用之一,由于短视频自身具有视频质量参差不齐,附属信息较少,内容标签少,视频的时间较短等一些特征。使之传统的推荐算法不合适应用在短视频的推荐上。协同过滤算法是推荐系统中最成熟的一种算法,针对短视频数据信息缺失和视频内容信息较难提取特征,本文在协同过滤的基础上提出了基于用户行为分析的短视频推荐算法。本文从短视频用户行为入手,主要分析用户在观看短视频的时候有哪些行为,这些行为是否与对短视频的偏好有关。本文分析用户的显性行为和隐性行为。对短视频用户的行为信息进行清洗,并建立用户-视频评分矩阵,来弥补数据稀疏性。通过建立“用户基本信息注册表”和“用户兴趣偏好表”,解决推荐系统冷启动问题。用户对短视频的兴趣会随着时间的改变而发生转移,但在较短的时间内用户的兴趣度基本是稳定的。最近添加的用户行为对推荐预测有着巨大的影响,因此我们采用时间加权调节时间变量。最后根据KNN推荐算法把用户可能喜欢的短视频推荐给目标用户。在短视频推荐领域,通过实验研究,发现本文提出的基于用户行为分析短视频推荐算法在准确率、召回率、F值3个指标上都超过了传统通用推荐算法。本文提出的算法可以让短视频用户更加快捷地获取到自己想看的视频,做到比用户更懂用户的需求。

抖音短视频类型化研究——以5000条“低粉爆款”短视频为例

这是一篇关于类型化,低粉爆款,短视频,抖音的论文, 主要内容为类型化是人类对既往存在的事物认识和把握其规律之后,有选择地对那些有利于自身生存、发展的事物,再度注入人的创造性劳动,使之按照人们事前规划好的类型程式来规范化、系统化、规模化发展的过程。将“类型化”概念的引入短视频,通过提炼同类型爆款短视频生产的技术标准和流程,一方面可以指导爆款短视频的工业化流水线生产,提高其生产效率,另一方面有助于找到内容把关的关键点和切入点,促使短视频产业又快又好地发展。对抓取到的5000条“低粉爆款”抖音短视频进行内容分析显示,当前抖音平台现象级的短视频可以类型化为:影视类、模仿互动类、生活碎片类、泛知识类和萌宠萌娃类。其中,影视类的主要特征为:横屏为主的沉浸式体验;从解码到编码的再创作。模仿互动类的主要特征为:“身体”主导叙事;内容强交互性。生活碎片类的主要特征为:捕捉真实生活片段;碎片化叙事;“私人空间”走向前台。泛知识类的主要特征为:显性化展现隐性知识;突出实用性。萌宠萌娃类的主要特征为:随处捕捉的萌感;“人格化”的叙事表现。影视类的内容素材通常聚焦于热播剧与人物CP,内容生产者通常是小规模与大团队共存。其生产要点为:塑造标签化人物角色;打造个性化解说腔调;引入知识资源,树立批判理念。其内容生产逻辑强调高光场景的缀合,个人观念的传达以及硬核场面的“闪回”;模仿互动类的内容通常来源于网络素材和平台热门挑战榜,常通过平台发布指令、用户进行模仿的方式进行内容生产。其生产要点为:创新性模仿、设计简单易学的内容以及恰当使用神曲助兴;生活碎片类的内容主要来源于个人日常生活以及奇观场景,这类内容生产时往往会通过日常生活来诱发情感共鸣或是记录奇观场景来营造美好憧憬。其生产要点为:营造景观化场景、打造独特记忆点以及注重仪式感;泛知识类内容取材于日常生活,注重对视觉画面的呈现。其生产要点为:通俗化表达复杂知识、注重生活指导以及创新互动形式;萌宠萌娃类的内容在生产时通常注重声画结合满足观众视听享受。其生产要点为:打造符号化人设以及将日常生活戏剧化。针对上述五个类型短视频的生产机制与生产要点可以从以下几个方向做好内容把关工作:影视类重点关注“猎奇化”“庸俗化”内容;模仿互动类警惕“身体展演”走向异化;生活碎片类警惕过度景观化;泛知识类警惕“伪科学”与“意识形态陷阱”;萌宠萌娃类重点关注“过度消费”。作为平台方来说可以通过准入管理、规范创作、事后整改等措施将上述把关要点规范化。创新点:1.收集大量一手数据,对抖音平台普通用户所生产的爆款内容进行类型化研究,归纳得出目前形成的主要类型、追溯其发展历史以及分析其类型化特征。补充了当前在短视频领域类型化研究的空白。2.对每种类型的构成规律和生产范式进行探究,从平台层面出发,提出对短视频的运营与把关策略,希望帮助类型短视频更好地规范生产和创新发展。

基于用户行为分析的短视频推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,短视频,用户-视频评分矩阵,时间加权的论文, 主要内容为在大数据的环境下,信息过载严重,传统的搜索引擎已经不能满足用户对寻找信息的需求。用户想方便快捷地获取信息,信息生产者也想把信息传递给目标用户,而充当两者之间的中介就是推荐系统。短视频推荐属于互联网推荐系统的应用之一,由于短视频自身具有视频质量参差不齐,附属信息较少,内容标签少,视频的时间较短等一些特征。使之传统的推荐算法不合适应用在短视频的推荐上。协同过滤算法是推荐系统中最成熟的一种算法,针对短视频数据信息缺失和视频内容信息较难提取特征,本文在协同过滤的基础上提出了基于用户行为分析的短视频推荐算法。本文从短视频用户行为入手,主要分析用户在观看短视频的时候有哪些行为,这些行为是否与对短视频的偏好有关。本文分析用户的显性行为和隐性行为。对短视频用户的行为信息进行清洗,并建立用户-视频评分矩阵,来弥补数据稀疏性。通过建立“用户基本信息注册表”和“用户兴趣偏好表”,解决推荐系统冷启动问题。用户对短视频的兴趣会随着时间的改变而发生转移,但在较短的时间内用户的兴趣度基本是稳定的。最近添加的用户行为对推荐预测有着巨大的影响,因此我们采用时间加权调节时间变量。最后根据KNN推荐算法把用户可能喜欢的短视频推荐给目标用户。在短视频推荐领域,通过实验研究,发现本文提出的基于用户行为分析短视频推荐算法在准确率、召回率、F值3个指标上都超过了传统通用推荐算法。本文提出的算法可以让短视频用户更加快捷地获取到自己想看的视频,做到比用户更懂用户的需求。

短视频背景下方便实用小商品消费者购买意愿研究——以快手短视频为例

这是一篇关于短视频,方便实用,小商品,消费者,购买意愿的论文, 主要内容为当今时代的日新月异,人们社会生活中的移动互联网和智能设备被普遍应用,越来越多的消费者更加愿意通过互联网来购买商品,并通过购买某种商品来提升自身及家庭的生活品质,消费观念从购买使用商品向享受生活转变。在方便实用小商品的选择上,消费者们开始追求品质、便捷、颜值等元素,更倾向于改善方便实用小商品的消费体验。方便实用小商品作为一类可以为消费者在日常生活中带来便利的商品,一直为不同年龄的消费群体所青睐。使用各种方便实用小商品,有助于消费者自身以及家庭的生活质量的进一步提升。由此可见,我国在方便实用小商品的需求市场的开发潜力是巨大的。2019年,快手直播电商迅速发展,以主播辛巴为代表的直播电商主播涌现出来。而在快手平台直播和短视频中涌现了众多品牌的方便实用小商品,它们的发展都十分迅速。多数企业在各类方便实用小商品的种类结构、外型形状、产品质量上的区别都不大,业内存在着激烈的竞争。随着电子商务的普及和进步,方便实用小商品的市场竞争的重点已经从线下转移到了线上。洞察和分析消费者购买意愿是方便实用小商品生产企业在短视频平台中运用短视频进行管理营销中取得成功的基石,所以,方便实用小商品生产经营企业如何利用短视频制定高效的网络营销策略,直接或间接地影响方便实用小商品消费者的购买意愿,增加现有用户的复购频率以及对方便实用小商品的浏览和购买次数,提升销量,这些问题对于方便实用小商品生产企业来说都需要面对并解决。本文基于对消费者购买意愿、消费者行为、产品特征、产品与消费者之间的关系等相关理论的研究成果,通过探索性调研和分析发现了影响消费者购买方便实用小商品的影响因素,提出了相关的研究模型和基本假设,根据调研和分析设计了相关的调查量表,采用问卷调查的方式获得了与研究模型中各种变量有关的样本数据,然后对有效样本数据通过数据统计分析的方法进行剖析,最终验证得出本文课题研究的基本假设成立与否。本文研究的内容主要包含五个篇章。研究导论为第一个篇章,重点对本文开展研究的背景及问题、研究的目的、研究的意义、研究的基本思路和主要方法进行了论述,同时叙述了本文的内容框架和主要创新方面等。文献综述是第二个篇章,本章主要是在“关于消费者购买意愿的理论研究”、“产品新颖性、产品美感和安装便捷性对消费者购买意愿的研究”、“产品功能与消费者行为习惯之间的关联性(以下简称“行为关联性”)对消费者购买意愿的研究”这三个方面进行了述评,并思考其对本文研究的借鉴价值。研究设计是第三个篇章,本章主要是在短视频背景下对方便实用小商品消费者的购买意愿进行探索性调研,通过调研分析,确定短视频背景下方便实用小商品消费者购买意愿影响因素的研究模型,随之提出了7个基本假设。再根据相关理论和研究模型假设,在导师的指导下设计了短视频背景下方便实用小商品消费者购买意愿影响因素的相关调查量表;而后基于本文探究的课题明确数据统计分析的方式方法。数据分析是第四个篇章,最开始通过描述性统计分析对500多个方便实用小商品消费者的有效调查样本进行了检验,运用这种方式来检验短视频背景下方便实用小商品消费者调查样本和调查总体之间的重合情况;然后利用信度、效度分析来验证调查量表的可信度和合理度;最后,运用相关性分析、回归分析以及主体间效应分析的方式,对7个基本假设进行检验。第五个篇章是结论、建议与展望,首先是根据本文调查研究的成果,结合目前我国方便实用小商品生产企业当前市场环境和现状,为方便实用小商品生产经营企业在今后在短视频运营发展上提出了科学化、合理化的营销管理建议;其次分析了本文研究的不足之处,并提出后续进一步研究过程中的改进方式和方法;最后根据本文研究得出相应的理论启示。通过对短视频背景下方便实用小商品消费者购买意愿影响因素进行文献研究、调查问卷和理论分析,再通过论证和验证相关的假设模型,最后的研究所得结论有七点:(1)产品新颖性正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿。也就是说,产品新颖的程度越高,消费者在短视频背景下方便实用小商品的购买意愿就越强烈;反之,就不强烈。(2)产品美感正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿。也就是说,产品外观的美感越高,消费者在短视频背景下方便实用小商品的购买意愿就越强烈;反之,就不强烈。(3)安装便捷性正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿。也就是说,产品安装越便捷,消费者在短视频背景下方便实用小商品的购买意愿就越强烈;反之,就不强烈。(4)行为关联性正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿。也就是说,产品功能与消费者行为习惯之间的关联性越强,消费者在短视频背景下方便实用小商品的购买意愿就越强烈;反之,就不强烈。(5)在产品新颖性正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿的过程中,产品功能与消费者行为习惯之间的关联性起正向调节作用。(6)在产品美感正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿的过程中,产品功能与消费者行为习惯之间的关联性起正向调节作用。(7)在安装便捷性正向影响消费者对方便实用小商品的购买意愿的过程中,产品功能与消费者行为习惯之间的关联性起正向调节作用。基于本文研究所得结论,可以表明方便实用小商品生产经营企业在开展营销销售时,除了要展示商品新颖度、美感和操作便捷度等内容来吸引消费者外,还应该特别展示产品的实用性和功能,利用消费者生活使用的情境和行为习惯,在短视频中将产品功能方面融入到消费者的生活中去,进一步调动消费者的购买意愿。结合我国方便实用小商品生产经营企业目前所处的市场环境以及自身的经营管理状况,对于方便实用小商品生产经营企业如何利用短视频运用科学化的营销管理模式在同业中脱颖而出并获得可观的利润显得尤为重要,笔者根据上述问题为方便实用小商品生产经营企业提出了如下建议:(1)重视生产更新颖、外观更加具有美感和更加吸引消费者的方便实用小商品。(2)重视方便实用小商品在安装使用方面的优化和宣传。(3)相关企业在短视频营销宣传中增加与消费者生活相关的因素,将产品功能与消费者生活进行融合,进而提升消费者的购买意愿。(4)重视方便实用小商品生产企业营销模式的优化升级。在短视频背景下对方便实用小商品进行营销销售存在特殊的情境和特性,本文在这种情境下进行探索后发现,消费者参与购买方便实用小商品意愿的影响因素和机制,这不仅对消费者购买意愿理论实现了发展与丰富,同时也找到了有利于方便实用小商品生产经营企业网络营销成功的一般规律,这都属于相当重要的理论意义。同时,根据本文对理论结果的探究和为方便实用小商品生产经营企业提出的可操作的互联网营销管理建议,对于引导方便实用小商品生产经营企业进一步提高网络营销的效益和管理水平都具有一定的现实指导意义。