近年來(lái),隨著科技的進(jìn)步,移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)以及移動(dòng)智能終端得到了快速發(fā)展,在高速網(wǎng)絡(luò)的支撐下,短視頻數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)趨勢(shì),短視頻行業(yè)成為了互聯(lián)網(wǎng)主要的流量入口之一。豐富的短視頻內(nèi)容改變了用戶的行為習(xí)慣,為用戶提供了更加便捷的社交途徑。短視頻類(lèi)型多樣、內(nèi)容豐富,由于其特殊的表現(xiàn)形式,使短視頻網(wǎng)站很難為用戶提供個(gè)性化推薦服務(wù),因此融入推薦算法的短視頻系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。個(gè)性化推薦算法能夠根據(jù)用戶的個(gè)人信息以及歷史交互信息,挖掘出用戶的喜好,為用戶提供喜歡的內(nèi)容。推薦算法的優(yōu)劣直接影響到用戶的體驗(yàn),不同的推薦算法和特征處理方式,在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下的推薦效果不同,如何在大量短視頻數(shù)據(jù)中提取有效的特征,獲取最優(yōu)的短視頻推薦算法,為用戶推薦感興趣的內(nèi)容,避免短視頻網(wǎng)站的信息過(guò)載,成為亟待解決的問(wèn)題。本文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:（l）進(jìn)行抖音短視頻數(shù)據(jù)的爬取,使用Fiddler進(jìn)行數(shù)據(jù)抓包,解析數(shù)據(jù)接口,分析數(shù)據(jù)包中各個(gè)參數(shù)代表的含義,通過(guò)程序模擬客戶端向目標(biāo)服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求,解析服務(wù)器的響應(yīng)內(nèi)容,最終得到用戶相關(guān)數(shù)據(jù)、短視頻相關(guān)數(shù)據(jù)、交互相關(guān)數(shù)據(jù)。（2）針對(duì)短視頻推薦過(guò)程中,單一算法準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,提... 

【文章來(lái)源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一l基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)框架

．．．．Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ：?ｋｅｅｐ－ａｌｉｖｅ??Ｃｏｎｔｅｎｔ－Ｌｅｎｇｔｈ：?２９４??Ｏｒｉｇｉｎ：?ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙｊ?ｓ．ｓｄｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ??請(qǐng)求行?Ｕｓｅｒ－Ａｇｅｎｔ：?Ｍｏｚｉｌｌａ／５．０?（Ｗｉｎｄｏｗｓ?ＮＴ?１０．０；??ＷＯＷ６４）??Ａｃｃｅｐｔ－Ｅｎｃｏｄｉｎｇ：?ｇｚｉｐ，?ｄｅｆｌａｔｅ??Ａｃｃｅｐｔ－Ｌａｎｇｕａｇｅ：?ｚｈ－ＣＮ，ｚｈ；ｑ＝０．８，ｅｎ；ｑ＝０．６??Ｃｏｏｋｉｅ：??ＪＳＥＳＳＩＯＮＩＤ＝０Ｄ６Ｂ０９Ａ８ＡＦＡＣ６ＣＡＢ１６Ｃ３２１Ｂ５Ｂ３３９４??ｓｃｒｉｐｔＳｅｓｓｉｏｎＩｄ＝ＡＦＤＢ０１６９Ｅ４ＥＣ９９１９７Ｆ２ＣｌＡｌＣ７４１??６９６６９??ｃＯ－ｓｃｒｉｐｔＮａｍｅ＝ＮｅｗｓｖｏｔｅＤＷＲ??請(qǐng)求體?ｃＯ－ｍｅｔｈｏｄＮａｉｎｅ＝ｇｅｔＮｅｗｓＬｉｎｋＵｒｌ??ｃＯ—ｐａｒａｍｌ＝ｓｔｒｉｎｇ：１３７１１７１７２０??ｃ０－ｐａｒａｍ２＝ｓｔｒｉｎｇ：ｖｓｂ??ｂａｔｃｈｌｄ＝０??圖２－３?ＨＴＴＰ請(qǐng)求報(bào)文??據(jù)封裝后即可將請(qǐng)求發(fā)送給服務(wù)器，當(dāng)服務(wù)器收到請(qǐng)求數(shù)據(jù)析，得到用戶的需求，然后服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)，，然后將結(jié)果返回給客戶端。當(dāng)瀏覽器收到響應(yīng)數(shù)據(jù)后，立顯示在瀏覽器中。ＨＴＴＰ請(qǐng)求響應(yīng)模式如圖２－４所示。??Ｉｎ?ｉｌｌ?廠?ｙｈ??

向客戶端發(fā)送響應(yīng)數(shù)據(jù)，客戶端收到響應(yīng)數(shù)據(jù)后進(jìn)行解析，最后顯示在客戶端界面。為??了獲取ＵＲＬ地址和請(qǐng)求參數(shù)，需要對(duì)客戶端進(jìn)行抓包分析，常用的抓包軟件為Ｆｉｄｄｌｅｒ，??Ｆｉｄｄｌｅｒ抓包的工作流程如圖２－５所示。??—ｒｅｑｕｅｓｔ—？?—?ｒｅｑｕｅｓｔ－＾??Ｏ?〇???????１?＾?ｒｅｓｐｏｎｓｅ—?＿＿?—?ｒｅｓｐｏｎｓｅ—?—＾??＝１?｜?＝??ＰＣ?Ｆｉｄｄｌｅｒ（Ｐｒｏｘｙ）?Ｗｅｂ?Ｓｅｒｖｅｒ??圖２－５?ｆｉｄｄｌｅｒ工作流程圖??在圖２－５中，客戶端與服務(wù)端不再是直接相連，而是將Ｆｉｄｄｌｅｒ作為中間代理，當(dāng)客??戶端發(fā)送請(qǐng)求時(shí)，首先經(jīng)過(guò)Ｈｄｄｌｅｒ代理，Ｆｉｄｄｌｅｒ?qū)?shù)據(jù)攔截并進(jìn)行解析，用戶可以看到??請(qǐng)求服務(wù)器的明文ＵＲＬ以及各個(gè)請(qǐng)求參數(shù)。當(dāng)用戶需要對(duì)請(qǐng)求數(shù)據(jù)進(jìn)行修改時(shí)，可以使??用Ｆｉｄｄｌｅｒ?qū)l(fā)送數(shù)據(jù)進(jìn)行攔截，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，修改完成之后再使用Ｆｉｄｄｌｅｒ進(jìn)行??發(fā)送，服務(wù)器接收到的數(shù)據(jù)即是修改后的數(shù)據(jù)。當(dāng)服務(wù)端收到請(qǐng)求數(shù)據(jù)后，根據(jù)請(qǐng)求向??客戶端發(fā)送響應(yīng)數(shù)據(jù)，Ｆｉｄｄｌｅｒ攔截響應(yīng)數(shù)據(jù)并解析，用戶可以通過(guò)Ｈｄｄｌｅｒ?yàn)g覽到服務(wù)器??的響應(yīng)數(shù)據(jù)，最后將響應(yīng)數(shù)據(jù)發(fā)送到客戶端。Ｆｉｄｄｌｅｒ攔截?cái)?shù)據(jù)操作界面如圖２－６所示。??＾?Ｃ〇ｒ？？ｐ〇ｓ？ｆ?２２?Ｂｓｌｔｅ?Ｏｒｄｉｅｓｉｒａ??ｆｎｅａｄＳＴ?ｊ?Ｗｔｂｒｔｆｒｍｓ?Ｃｏｏｋｉｅｓ??ｒ；

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)研究綜述[J]. 黃立威,江碧濤,呂守業(yè),劉艷博,李德毅.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(07)



本文編號(hào)：3250809