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感谢您提供的“仙米快装视频推荐系统”完整项目结构!这是一个非常完善的Django + Vue全栈项目框架。以下是我对您项目的分析以及一些优化建议: 项目结构分析 项目优势 架构清晰:前后端分离设计,模块划分合理 功能完整:包含用户系统、视频管理、推荐算法等核心功能 技术栈现代:Django REST Framework + Vue3 组合 代码规范:提供了完整的配置文件和示例代码 推荐算法优化建议 基于搜索结果,我建议对推荐系统进行以下增强: 1. 混合推荐算法改进 当前的基于标签的推荐可以结合更多维度: # 在RecommendViewSet中增强推荐逻辑 class EnhancedRecommendViewSet(viewsets.ViewSet): def hybrid_recommendation(self, user): """混合推荐:协同过滤 + 基于内容 + 热门补充""" # 1. 基于用户行为的协同过滤 cf_recommendations = self.collaborative_filtering(user) # 2. 基于视频内容的推荐 content_recommendations = self.content_based_recommendation(user) # 3. 实时热门视频 hot_recommendations = self.hot_video_recommendation() # 4. 混合排序(加权得分) hybrid_results = self.rank_hybrid_results( cf_recommendations, content_recommendations, hot_recommendations ) return hybrid_results 2. 短视频特性优化 根据短视频特点(5-15秒),调整推荐策略: class ShortVideoOptimizer: def optimize_for_short_video(self, videos): """针对短视频特性的优化""" # 提高完播率的权重 # 关注互动率(点赞/观看比) # 考虑视频时长与用户偏好的匹配 pass 功能扩展建议 1. 视频处理增强 参考分秒帧的技术方案,增加视频处理能力: #
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