对采用个性化推荐的移动端视频平台的优化策略 ——以哔哩哔哩和抖音为例

发布时间：2022-12-06 21:10

　　随着互联网技术和移动终端的发展以及大数据技术的日益成熟,个性化推荐实现了早期无法达到的推荐效果,使用个性化推荐技术的移动端视频平台的数量也逐渐增多,人们的生活和娱乐方式也发生了改变:人们开始习惯使用移动设备进行视频创作,成为一名视频创作者从未如此轻松。创作者的急速增长带来了平台内容的爆发增长,如何在有限的信息空间内将个性化的视频内容推荐给观众是每一个视频平台正在面临的挑战。在个性化推荐技术的影响下,移动端视频平台中的用户行为习惯也发生了变化。本文研究的平台对象为采用个性化推荐的移动端视频平台,研究的用户对象为在移动端视频平台进行生产和消费的视频创作者和视频观众,实验阶段主要选取哔哩哔哩和抖音两个平台进行实验。文章首先从选题的背景和意义着手,论述了目前采用个性化推荐机制的视频平台现状及受欢迎的原因,梳理出移动端视频平台的个性化推荐对创作者和观众行为习惯造成的影响。一方面,创作者开始出现:将视频解构为标签;放低姿态与观众互动;维持观众赋予的人设;以及采用付费推广服务的创作行为习惯。另一方面,观众出现:习惯性、被动、快速地消费平台内容;与创作者和平台互动并监管平台内容;接受垂直格式的视频的消... 

【文章页数】：102 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题来源及研究的背景
        1.1.1 大数据与个性化推荐
        1.1.2 个性化推荐在视频平台中的现状
        1.1.3 个性化推荐在视频平台中受欢迎的原因
        1.1.4 个性化推荐存在的问题
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究的对象和内容
    1.4 研究的目的和意义
    1.5 研究方法和创新点
    1.6 研究框架
第二章 移动端视频平台的个性化推荐对用户行为习惯造成的影响及原因分析
    2.1 对用户行为习惯造成的影响
        2.1.1 对创作者造成的影响
        2.1.2 对观众造成的影响
    2.2 用户行为习惯变化的分析
        2.2.1 创作者变化的外因
        2.2.2 创作者变化的内因
        2.2.3 观众变化的外因
        2.2.4 观众变化的内因
    2.3 创作者与观众在个性化推荐机制下的模型
        2.3.1 用户相互影响转化的模型
        2.3.2 权重标签公式与用户兴趣行为在平台中的具体表现
    2.4 本章小结
第三章 移动端视频平台的个性化推荐对用户行为习惯的反馈
    3.1 基于用户行为习惯的“回声实验”设计
    3.2 问卷调查数据的采集与用户画像的建立
        3.2.1 问卷调查的准备工作
        3.2.2 问卷调查的内容
        3.2.3 问卷数据采集及“用户画像”的建立
    3.3 根据用户画像设计“回声实验”的实施
        3.3.1 实验目的
        3.3.2 实验步骤
    3.4 实验结果及结论分析
        3.4.1 实验结果图表
        3.4.2 采用个性化推荐的移动端视频平台问题分析
    3.5 基于实验数据和用户行为构建的平台概念模型
    3.6 本章小结
第四章 个性化推荐在移动端视频平台存在问题及优化策略
    4.1 个性化推荐在移动端视频平台存在的问题
        4.1.1 强反馈特征下的用户选择权缺失
        4.1.2 强引导特征下的公共信息获取受限
        4.1.3 不平权特征下的平台使用受阻
        4.1.4 圈层细分孤立特征下的舆论易爆
    4.2 对移动端视频平台个性化推荐机制的优化策略
        4.2.1 建立观众私密模型和公共模型
        4.2.2 强化对公共信息的维护和推广
        4.2.3 区分创作者行为特征并提供多样化服务
        4.2.4 根据媒介素养变更推荐内容
        4.2.5 用户控制个性化推荐的应用范围
        4.2.6 个性化的工具及可重置的用户模型
        4.2.7 通过偏移算法限制用户数据流通
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 不足之处
    5.3 展望
致谢
参考文献
附录
    附录 A 个性化推荐的视频APP使用情况问卷调查表
    附录 B 实验结果详情(部分)
    附录 C 作者在攻读硕士学位期间发表的论文



本文编号：3711636