1绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

短视频行业由最初的简单内容聚合，发展到现在的智能分发。早期平台依靠人工编辑推荐，内容覆盖面小，用户获取感兴趣视频的成本高。伴随着移动互联网的普及，短视频用户数量不断增加，每天产生的视频播放数据呈指数级增长，传统的推荐方式已经不能满足对海量内容的精准匹配需求了。智能推荐算法成了改善用户体验的重要技术手段，协同过滤，矩阵分解等方法被普遍使用在内容分发上[1]。但是单机环境下推荐算法对于千万级的用户行为日志来说存在计算资源瓶颈，实时更新用户兴趣模型的能力受到限制。Spark分布式计算框架使用内存计算模型来处理大规模的数据集，给推荐系统提供实时性、准确性的技术支持[2]。已有研究显示，基于Spark的推荐系统在电商、音乐平台上取得较好的效果，但是针对短视频场景的应用研究还存在不足[3]。

1.1.2研究意义

本研究得到的短视频推荐系统有明显的实用性。系统对用户的观看历史、点赞评论等行为数据进行分析，生成动态变化的用户兴趣画像，代替传统的根据热门内容的人工推荐方式，降低用户筛选视频所花费的时间。管理员可以借助可视化的图表形式来查看用户活跃状况、内容的访问次数、视频的种类等信息，以此来改进内容运营方案。系统对视频类型、数据信息、交流内容的规范化管理有利于创建起标准化的内容分类体系，促使平台内容结构不断改善升级。该系统模式可以推广到其他的内容型平台上，给教育视频、企业培训等领域的个性化推荐提供技术上的借鉴。从实际应用角度来说，该系统可以促使中小型视频平台低成本地完成智能化升级，从而改善用户留存情况并缩减内容经营人力支出。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内现状

国内推荐系统研究是从单个算法发展为混合模型的过程。早期的研究主要是对协同过滤算法进行改进，用相似度来实现个性化的推荐。近些年来研究者开始重视深度学习同推荐算法的结合，探寻依靠注意力机制的序列推荐模型。大数据处理框架的使用成为提高推荐系统性能的一个重要方向，分布式计算环境下算法的优化也引起了人们的注意。

王建新团队在2022年提出了一个基于Spark的混合推荐算法，把协同过滤和内容特征结合起来，使用Spark的RDD弹性分布式数据集来加快用户相似度矩阵的计算速度，有效地解决了由于数据稀疏性造成的推荐精度下降的问题[4]。该研究结果表明，在实现协同过滤的时候，可以充分发挥Spark内存计算的优势来提高相似度计算的速度。2021年刘明等人设计出短视频个性化推荐平台，用Spark Streaming处理实时行为数据流，用FTRL算法进行模型的在线更新，实验表明实时特征计算可以提高推荐结果的新颖度[5]。这说明本系统要重视用户实时的行为反馈对于推荐效果的影响。张丽团队在2023年提出了用图计算进行社交推荐的方法，利用Spark GraphX构建了用户到视频的二部图，用社区发现算法来发现隐藏的兴趣群组，解决了新用户冷启动的问题[6]。为本系统处理新用户推荐提供技术上的参考。陈伟等2020年提出了一种使用Spark SQL的用户画像系统，从多个来源的异构数据中提取出特征标签，并创建分层存储的用户兴趣模型，可以对亿级用户进行实时的画像查询[7]。该项工作对于系统用户的行为主体数据的规范化保存有参考价值。孙华研究团队2022年用Spark平台下矩阵分解的并行化实现ALS算法隐语义模型训练，调整分区策略、缓存来提高算法收敛速度[8]。该研究会直接决定本系统推荐引擎的算法选择和参数设置。

综合国内的研究现状可知，以Spark为依托的推荐系统在算法优化以及工程实现方面已经取得了一定的成果，但是大多数研究都是集中在技术性能的提高上，并没有对业务功能的完整性进行足够的重视。本系统在借鉴以上研究成果的基础上，把推荐算法同视频内容管理、用户交互功能融合起来，创建起包含数据采集、特征计算、推荐展现、运营管理等环节的全部业务流程。

1.2.2国外现状

国外推荐系统研究开始得比较早，技术基础较好。Netflix Prize竞赛使得矩阵分解算法得以流行起来，亚马逊平台上较早地将物品协同过滤应用到了商品推荐上。近些年来，深度学习技术成了研究热点，在推荐任务上图神经网络以及序列模型有着出色的表现。分布式计算框架同推荐算法相融合，在工业界有着广泛的应用。

2021年周等提出了一种使用Spark大规模隐语义模型训练的框架，使用模型并行和数据并行相结合的方式，把十亿级别的样本训练时间从几天缩短到几小时[9]。参数服务器架构的设计可以给本系统模型训练模块的分布式部署提供一定的借鉴。2022年Chen团队提出了一种基于Spark的短视频场景下多模态推荐的方法，用Spark来处理视频关键帧的特征提取任务，把视频关键帧转化为特征向量加入到相似度计算当中，大大提高了推荐结果的多样性[10]。该研究给本系统之后加入视频内容理解能力指明了方向。Wang等人2020年开发了实时用户行为序列建模系统，基于Spark Structured Streaming进行窗口聚合计算，结合LSTM网络捕捉用户兴趣漂移特征[11]。状态管理机制给系统实时推荐模块的设计提供一定的参考。Kim团队在2023年对联邦学习框架下隐私保护的推荐进行了研究，在Spark平台上实现了分布式模型的训练，用户的数据不离开本地，采用梯度聚合的方式来更新全局模型[12]。该项工作对于系统今后实现数据合规的要求具有前瞻性的指导作用。Patel等2021年建立了一个基于知识图谱的可解释推荐系统，用Spark GraphX来处理大规模的实体关系图，通过路径挖掘来产生推荐的理由[13]。为本系统增加推荐解释功能提供技术储备。

国外的研究技术深度和场景广度都比国内要高，但是它的成果大多用在了超大规模的平台上，对于中小型系统来说直接迁移存在资源门槛。本系统在吸收国外先进算法思想的基础上，根据国内短视频平台业务的特点，使计算资源消耗和推荐效果达到平衡，给出适合中小规模使用的轻量级推荐方案。

1.3主要研究内容

本文主要对基于Spark的短视频推荐系统进行设计和实现。从短视频平台的业务痛点出发，分析用户的内容消费行为特征，确定系统需要支持普通用户的内容浏览和管理员的后台管理两种主要场景。系统架构设计阶段用分层思想把前端展示、业务逻辑、数据存储分开，用Flask创建RESTful服务接口，Vue做单页面应用交互，MySQL保存业务数据。推荐引擎部分使用Spark的MLlib库来实现ALS协同过滤算法，通过对用户的历史行为数据进行分析得到视频相似度矩阵，从而得到个性化的推荐列表。数据库设计按照从概念模型到逻辑模型的转换过程，以用户、视频、行为这三个主要实体为依托来创建表结构，从而达到提高数据访问速度的目的。系统实现阶段主要是完成视频信息展示、新闻资讯发布、论坛交流互动等前台功能，并且完成数据信息管理、视频类型管理、后台统计分析等功能。测试阶段采用功能用例对各个模块的功能实现进行检验，用图表展示统计数据的准确性。最终交付可以部署运行的短视频推荐系统原型和相关的技术文档。

2相关技术介绍

2.1Flask框架

Flask是一款轻量级的Python Web开发框架，它基于Werkzeug工具箱和Jinja2模板引擎构建。该框架被设计为可扩展的核心，仅包含Web应用最基础的功能组件，开发者可以根据项目需求灵活选择数据库抽象层、表单验证库等扩展模块。Flask采用路由映射机制将URL路径与Python函数进行绑定，客户端发起请求时框架根据请求路径找到对应的处理函数执行业务逻辑。请求上下文和应用上下文的设计使得框架能够在线程隔离的环境中处理并发请求，保证数据访问的安全性。模板引擎支持变量替换和流程控制语句，实现动态内容生成与展示逻辑的分离。

Flask框架的微框架特性使其在原型开发和中小规模应用中具有明显优势。应用启动只需实例化Flask类并定义路由函数，代码结构简洁易于理解。扩展机制采用即插即用设计，开发者按需引入数据库集成、表单处理、用户认证等功能模块，避免加载冗余组件。调试模式提供详细的错误页面和交互式调试器，帮助开发者快速定位代码问题。蓝图功能支持将应用拆分为模块化组件，每个蓝图可以独立定义路由和错误处理，适合团队协作开发大型项目。RESTful扩展支持快速构建符合资源表述状态转移规范的API接口，请求解析和响应封装过程得到简化。吴明研究指出Flask在数据可视化服务场景中能够高效处理HTTP请求并返回JSON格式数据，其轻量特性保证了服务的快速响应[16]

2.2Vue.js框架

Vue.js是用JavaScript编写的，可以用来创建用户界面的渐进式框架。它使用自底向上的增量开发的思想，主要的库只负责视图层，容易上手并且可以和第三方库或者现有的项目进行整合。Vue.js依靠数据驱动视图的思想来达成响应式编程，开发者只需要关心数据的状态，而不需要去管DOM元素的变动。组件化开发模式把页面分成一个个独立的可以被重复使用的功能模块，每个模块都是由模板、逻辑和样式组成的。虚拟DOM技术是将实际的DOM树副本放在内存里，在需要的时候才去创建真实的DOM对象，从而达到快速渲染的效果[15]。

前端界面使用Vue.js框架来创建。视频列表页面用组件循环渲染从后端获取的视频数据，用户滚动浏览的时候执行无限加载逻辑。搜索框、筛选条件都是用双向数据绑定和组件状态相联系，用户输入时立即引起结果的变化。新闻资讯、论坛模块分别独立出来，通过路由实现页面间的无痕跳转。管理员后台使用Element UI组件库创建数据表格和表单界面，分页、排序、筛选等功能用框架指令来实现。Vue.js的响应式特性使得界面的状态和业务的数据始终保持同步，用户在操作的时候得到顺畅的交互体验。

2.3MySQL数据库

MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统[16]，被用在各种Web应用的数据持久化场景中。它采用的是客户端-服务器架构，可以同时支持许多个用户进行并发访问，事务也是可以的。MySQL使用结构化查询语言来操作数据，具有ACID事务特性，可以保证数据的完整、一致。InnoDB存储引擎是默认的配置，行级锁、外键约束可以控制锁的竞争。索引机制用B+树数据结构加快数据检索的过程，合理的索引设计可以明显提高查询的速度。MySQL可以使用主从复制或者读写分离的方式部署，以达到系统的扩展性和高可用性目的。

系统业务数据存放在MySQL数据库里。用户账户表用来保存普通用户和管理员的登录凭证以及基本信息，审核状态字段用来控制用户的操作权限。视频信息表存放视频标题、类型、发布者、封面图片等元数据，点击数、点赞数字段用以计算热度。论坛帖子表保存的是用户发布的交流内容，包含标题、标签、正文以及访问统计信息。数据信息表存储的是从外部平台爬取下来的视频数据，唯一ID字段用来防止重复导入。MySQL事务机制可以保证多表关联操作的数据一致性，用户点赞时要同时更新点赞记录表和视频点赞数字段，在同一个数据库事务中完成提交或者回滚。

2.4前后端分离架构

前后端分离是Web应用的一种系统架构风格，把用户界面层和业务逻辑层解耦，分别开发、部署、维护成两个独立的工程。前端主要完成页面的渲染以及用户的交互操作，通过HTTP请求调用后端给定的API接口来获取动态的数据。后端主要是对业务逻辑进行处理以及对资源进行存储，用标准化的数据格式来响应前端的请求。该架构模式下前端和后端可以采用不同的技术栈进行独立发展，互不影响。接口契约一般用RESTful风格来定义，资源用URL来标识，HTTP方法表示操作类型，JSON或者XML格式传输数据。版本控制机制可以使得接口在不改变旧客户端的基础上逐步升级。

本系统严格按照前后端分离架构进行设计。Vue前端工程运行在Node.js开发服务器上，用axios库发起异步请求获取视频列表、提交论坛帖子。SpringBoot后端工程提供符合RESTful规范的API端点，使用@RestController注解将处理结果自动转换为JSON格式返回。跨域资源共享配置可以使得前端域名可以访问后端接口。开发过程中前后端团队可以同时进行工作，只需要提前约定接口的数据结构。部署阶段前端资源编译成静态文件放在Nginx服务器上，后端打包成JAR包独立运行，两者之间用轻量级HTTP进行数据交换。该架构提高了系统可扩展性，将来添加移动端应用的时候只需要使用现有的API接口，而不需要重新开发后端服务。

3系统分析

3.1可行性分析

3.1.1技术可行性

SpringBoot框架和Vue.js技术栈经过长时间的发展已经形成了一套成熟的生态系统，有众多的文档以及组件可供使用。Spark分布式计算框架可以在单机开发环境下进行算法的验证，减小了初期的学习成本。MySQL数据库同后端框架的整合方案标准规范，在大量的实际项目中得到证明是稳定的。系统各个技术组件之间采用HTTP协议以及JDBC驱动进行通信，接口清楚明了。开发工具上使用IntelliJ IDEA或者VS Code可以得到代码提示以及调试的功能，从而提高开发的效率。目前的技术条件完全可以支持系统的开发和运行。

3.1.2操作可行性

系统界面以Web风格为主，符合用户浏览网页的习惯。视频列表用卡片形式展示，点击封面进入播放详情页，交互逻辑和主流视频平台保持一致。新闻资讯、论坛模块使用的是常见的标题列表加详情页的布局方式，可以很快地理解操作方法。管理员后台用表格形式展示数据记录，有搜索筛选和分页导航功能，批量操作按钮位置固定，学习成本低。系统操作流程经过简化设计，普通用户不需要培训就可以上手使用，管理员经过短暂的熟悉就可以掌握所有的管理功能。

3.1.3经济可行性

系统开发主要使用开源软件，SpringBoot、Vue、MySQL、Spark都使用了开源许可证，不需要支付商业授权费用。开发团队可以利用个人计算机来搭建起完整的开发测试环境，不需要购买专用服务器设备。系统部署阶段可以选用云服务器按需付费的方式，当用户规模较小的时候，资源成本可以得到控制。运营过程中的内容审核以及用户管理全部依靠系统的功能自动完成，相较于人工运营来说，可以减少人力支出。经济投入主要是开发人员的时间成本，总建设费用在可以接受的范围内。

3.2功能需求分析

普通用户在系统中可以浏览视频、看新闻、发帖三项操作。视频浏览时可以查看视频列表、播放视频内容、获取视频详情。新闻资讯模块具有浏览资讯列表以及阅读完整资讯内容的功能。论坛交流功能包含查看帖子列表、阅读帖子详情、发表新帖子、回复别人的评论、点赞自己感兴趣的帖子等。

管理员用户是后台数据管理、系统运维的管理者。数据信息管理包含从外部平台爬取视频数据、编辑已有的数据、删除无效的记录、查询指定的数据。视频类型管理可以对视频进行添加分类、修改分类名称、删除不再使用分类、查看分类列表等操作。视频信息管理是对发布作者发布的视频进行审核、修改视频的元数据、发布/下架视频内容和查询某个视频。资源管理包含作者用户信息的管理、公告信息的发布更新、论坛帖子的审核删除。可视化统计可以给用户状态分布饼图、总访问数变化柱形图、视频类型占比饼图，支持运营决策分析。

图3-1 普通用户用例图

普通用户在系统中执行视频浏览、新闻资讯查看和论坛交流三类操作。视频浏览时用户查看列表选择内容，播放过程可点赞表达喜好。新闻资讯模块用户阅读平台发布的各类文章，支持分享功能扩散信息。论坛交流提供发帖回帖功能，用户通过点赞互动参与社区讨论。系统记录用户行为数据作为推荐算法输入。

图3-2 管理员用户用例图

管理员用户执行数据、类型、视频、资源和统计五类管理操作。数据信息管理负责从外部平台爬取视频内容并维护已有数据。视频类型管理维护分类体系支持内容组织。视频信息管理审核作者上传内容控制发布质量。资源管理涵盖作者、公告、论坛的日常运维。可视化统计通过图表监控平台运行状态。

4系统设计

4.1系统架构设计

系统使用分层架构风格来组织各个功能模块，用户界面层用Vue框架创建单页面应用，异步请求同后端服务交互。应用服务层部署在SpringBoot容器里，接收前端请求之后调用业务逻辑组件来实现具体的功能，推荐引擎模块使用Spark计算用户的兴趣模型。数据持久层用MySQL数据库来保存业务数据，使用MyBatis框架进行对象关系映射。系统支持层包含跨域访问控制、异常统一处理、日志记录这三个基本的服务。各个层之间用明确的接口进行通信，表现层只关注数据展示逻辑，服务层只做核心业务规则的处理，持久层负责数据访问的封装，这样就降低了系统的维护成本。系统架构图如图4-1所示。

图4-1 系统架构图

4.2系统结构功能设计

根据普通用户和管理员两种角色设计功能模块。普通用户功能模块包含视频信息浏览、新闻资讯阅读、交流论坛参与这三个部分，视频信息具有列表展示和详情播放的功能，新闻资讯具备文章查阅和分享传播的特性，交流论坛包含帖子查看、内容发布以及评论互动的内容。管理员功能模块包含数据信息管理、视频类型管理、视频信息管理、资源管理、可视化统计这五个部分，数据信息管理对外部视频数据进行爬取与维护，视频类型管理对分类体系进行维护以实现内容组织，视频信息管理审核作者发布的视频内容，控制质量，资源管理维护作者的公告、论坛等基础信息，可视化统计通过图表对平台运行状态进行监控。该系统的功能结构如图4-2所示。 

图4-2 系统功能结构图

4.3系统流程设计

4.3.1视频发布审核流程设计

作者用户上传视频内容后需要经过管理员审核才能在前台展示。系统记录视频文件、标题、类型、封面图片等基本信息并将状态置为待审核。管理员登录后台查看待审核视频列表，预览视频内容检查是否符合平台规范。审核通过时系统更新视频状态为已发布并向用户推送通知。审核不通过则记录驳回原因返回给作者修改。视频发布审核流程图如图4-3所示。

图4-3 视频发布审核流程图

4.3.2数据爬取处理流程设计

管理员启动数据爬取功能从外部短视频平台获取内容。系统根据配置的关键词发送HTTP请求抓取视频信息，解析返回的JSON数据提取标题、时长、作者、发布时间等字段。新获取的数据与本地记录对比去重，重复内容跳过入库操作。非重复数据经过格式转换后存入数据库并标记来源为爬取。数据爬取处理流程图如图4-4所示。

图4-4 数据爬取处理流程图

4.3.3论坛帖子发布流程设计

用户在论坛模块填写标题和正文后提交新帖子。系统检查用户登录状态和发帖频率限制，防止恶意刷帖行为。验证通过后保存帖子内容并将状态设为正常显示，同时更新用户发帖计数。帖子成功发布后其他用户可以在列表页看到新内容，点击进入详情页可进行回复和点赞操作。论坛帖子发布流程图如图4-5所示。

图4-5 论坛帖子发布流程图

4.3.4视频类型统计分析流程设计

系统定时任务统计各视频类型下的视频数量生成统计图表。查询视频信息表按类型字段分组计数，获取每种类型对应的视频条目数。统计结果转换为饼图所需的数据格式，类型名称作为分类标签，视频数量作为占比数值。前端图表组件接收数据后渲染彩色饼图展示分布情况。管理员查看统计页面时实时获取最新数据。视频类型统计分析流程图如图4-6所示。

图4-6 视频类型统计分析流程图

4.3.5用户状态统计流程设计

系统统计用户账户表中不同状态值的记录数量生成分布饼图。读取用户账户表的状态字段，可用账户标记为1，禁用账户标记为2。分别统计状态值为1和2的记录条数，计算各自占总用户数的百分比。百分比数据传递给前端图表库绘制饼状图，可用账户区域显示为绿色，禁用账户区域显示为灰色。用户状态统计流程图如图4-7所示。

图4-7 用户状态统计流程图

4.4数据库设计

4.4.1E-R图设计

设计短视频推荐系统的关键之处在于理清用户、视频、行为这三个因素之间的复杂动态联系。用户观看、点赞、评论等对视频内容产生影响的活动称之为互动行为，它既是推荐算法的输入数据也是系统运营的数据基础。作者用户发布视频内容，普通用户消费视频内容，两种用户通过视频这个核心实体间接联系起来。论坛帖子、新闻资讯属于补充内容类型丰富平台信息来源，二者一起成为内容生态。实体之间的一对多关系是用户可以发布多个帖子，视频可以有多条评论。多对多关系用用户收藏视频、用户关注作者等方式体现出来。概念模型用E-R图来可视化地表示出来，实体用矩形框表示，联系用菱形框表示，属性用椭圆框表示。根据上述分析画出全局的E-R模型，如下图4-8所示。根据系统分析可知，系统主要实体有用户账户、普通用户、作者用户、视频信息、数据信息、论坛、文章、视频类型、论坛分类、文章分类等，各个实体的具体属性如下图所示[17]。

系统全局E-R图如图4-8所示。

图4-8 系统E-R图

用户账户实体主要包括用户编号、账户状态、用户名、密码等属性。如图4-9所示。

图4-9 用户账户实体属性图

普通用户实体主要包括普通用户编号、用户姓名、用户电话、审核状态等属性。如图4-10所示。

图4-10 普通用户实体属性图

作者用户实体主要包括作者用户编号、作者姓名、作者电话、审核状态等属性。如图4-11所示。

图4-11 作者用户实体属性图

视频信息实体主要包括视频信息编号、作者姓名、视频标题、视频类型等属性。如图4-12所示。

图4-12 视频信息实体属性图

数据信息实体主要包括数据信息编号、视频标题、图片链接、发布时间等属性。如图4-13所示。

图4-13 数据信息实体属性图

论坛实体主要包括论坛编号、标题、论坛分类、访问数等属性。如图4-14所示。

图4-14 论坛实体属性图

文章实体主要包括文章编号、标题、文章分类、点赞数等属性。如图4-15所示。

图4-15 文章实体属性图

视频类型实体主要包括视频类型编号、视频类型、创建时间、更新时间等属性。如图4-16所示。

图4-16 视频类型实体属性图

论坛分类实体主要包括分类编号、分类名称、上级分类编号、创建时间等属性。如图4-17所示。

图4-17 论坛分类实体属性图

文章分类实体主要包括分类编号、分类名称、上级分类编号、显示顺序等属性。如图4-18所示。

图4-18 文章分类实体属性图

4.4.2数据库表设计

逻辑设计阶段把概念模型转换为具体的数据库表结构，也就是定义字段名称、数据类型和约束条件。按照第三范式的要求消除数据冗余，用外键建立表之间的关系。用户账户表和普通用户表、作者用户表之间用用户编号字段建立参照完整性约束，保证子表记录必须对应存在的父表记录。视频信息表用作者用户表的主键作为外键，同时关联视频类型表得到分类信息。索引设计以高频查询为出发点，给用户名字段创建唯一索引提高登录速度，给视频标题字段添加普通索引加快模糊搜索速度。字段类型选择遵循够用原则，状态类字段使用tinyint节省存储空间，文本类字段根据实际长度选择varchar或者text类型。孙强认为合理的设计数据库可以提高系统的数据访问性能，减小应用层复杂关联查询的开销[15]。

用户账户表主要用来存储系统用户的登录凭证和账户状态。主要包括用户编号、账户状态、用户名、密码等字段。如表4-1所示。

表4-1 用户账户表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	用户编号	int	11	主键
2	账户状态	smallint	6	账户状态
3	用户名	varchar	16	用户名
4	密码	varchar	64	密码
5	手机号码	varchar	11	手机号码
6	昵称	varchar	16	昵称
7	邮箱	varchar	64	邮箱
8	头像地址	varchar	255	头像地址
9	创建时间	timestamp	-	创建时间

普通用户表主要用来存储普通用户的个人资料和审核状态。主要包括普通用户编号、用户姓名、用户电话、审核状态等字段。如表4-2所示。

表4-2 普通用户表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	普通用户编号	int	11	主键
2	用户姓名	varchar	64	用户姓名
3	用户电话	varchar	64	用户电话
4	用户性别	varchar	64	用户性别
5	审核状态	varchar	16	审核状态
6	用户编号	int	11	用户编号
7	创建时间	datetime	-	创建时间
8	更新时间	timestamp	-	更新时间

作者用户表主要用来存储视频作者的详细信息。主要包括作者用户编号、作者姓名、作者电话、审核状态等字段。如表4-3所示。

表4-3 作者用户表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	作者用户编号	int	11	主键
2	作者姓名	varchar	64	作者姓名
3	作者性别	varchar	64	作者性别
4	作者电话	varchar	64	作者电话
5	审核状态	varchar	16	审核状态
6	用户编号	int	11	用户编号
7	创建时间	datetime	-	创建时间
8	更新时间	timestamp	-	更新时间

视频信息表主要用来存储作者发布的视频元数据。主要包括视频信息编号、作者姓名、视频标题、视频类型等字段。如表4-4所示。

表4-4 视频信息表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	视频信息编号	int	11	主键
2	作者姓名	varchar	64	作者姓名
3	作者电话	varchar	64	作者电话
4	视频标题	varchar	64	视频标题
5	视频类型	varchar	64	视频类型
6	发布日期	date	-	发布日期
7	视频文件	varchar	255	视频文件
8	封面图片	varchar	255	封面图片
9	点击数	int	11	点击数
10	点赞数	int	11	点赞数
11	审核状态	varchar	16	审核状态
12	创建时间	datetime	-	创建时间

数据信息表主要用来存储从外部平台爬取的视频数据。主要包括数据信息编号、视频标题、图片链接、发布时间等字段。如表4-5所示。

表4-5 数据信息表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	数据信息编号	int	11	主键
2	视频标题	text	65535	视频标题
3	图片链接	text	65535	图片链接
4	视频时长	text	65535	视频时长
5	发布时间	text	65535	发布时间
6	点赞数量	text	65535	点赞数量
7	评论数量	text	65535	评论数量
8	发布作者	text	65535	发布作者
9	唯一编号	varchar	64	唯一编号
10	创建时间	datetime	-	创建时间
11	更新时间	timestamp	-	更新时间

论坛表主要用来存储用户在交流论坛发布的帖子内容。主要包括论坛编号、标题、论坛分类、访问数等字段。如表4-6所示。

表4-6 论坛表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	论坛编号	mediumint	9	主键
2	用户编号	mediumint	9	用户编号
3	昵称	varchar	16	昵称
4	点赞数	int	11	点赞数
5	访问数	int	11	访问数
6	标题	varchar	125	标题
7	标签	varchar	255	标签
8	封面图	text	65535	封面图
9	正文	longtext	4294967295	正文
10	创建时间	timestamp	-	创建时间
11	论坛分类	varchar	64	论坛分类

文章表主要用来存储新闻资讯内容。主要包括文章编号、标题、文章分类、点赞数等字段。如表4-7所示。

表4-7 文章表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	文章编号	mediumint	9	主键
2	标题	varchar	125	标题
3	文章分类	varchar	64	文章分类
4	点击数	int	11	点击数
5	点赞数	int	11	点赞数
6	创建时间	timestamp	-	创建时间
7	更新时间	timestamp	-	更新时间
8	来源	varchar	255	来源
9	封面图	varchar	255	封面图
10	正文	longtext	4294967295	正文

视频类型表主要用来存储视频分类信息。主要包括视频类型编号、视频类型、创建时间、更新时间等字段。如表4-8所示。

表4-8 视频类型表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	视频类型编号	int	11	主键
2	视频类型	varchar	64	视频类型
3	创建时间	datetime	-	创建时间
4	更新时间	timestamp	-	更新时间

论坛分类表主要用来存储论坛帖子的分类信息。主要包括分类编号、分类名称、上级分类编号、创建时间等字段。如表4-9所示。

表4-9 论坛分类表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	分类编号	smallint	6	主键
2	分类名称	varchar	16	分类名称
3	上级分类编号	smallint	6	上级分类编号
4	描述	varchar	255	描述
5	分类图标	varchar	255	分类图标
6	创建时间	timestamp	-	创建时间
7	更新时间	timestamp	-	更新时间

文章分类表主要用来存储新闻资讯的分类信息。主要包括分类编号、分类名称、上级分类编号、显示顺序等字段。如表4-10所示。

表4-10 文章分类表

序号	字段名	数据类型	长度	备注
1	分类编号	smallint	6	主键
2	分类名称	varchar	16	分类名称
3	上级分类编号	smallint	6	上级分类编号
4	显示顺序	smallint	6	显示顺序
5	描述	varchar	255	描述
6	创建时间	timestamp	-	创建时间
7	更新时间	timestamp	-	更新时间

4.5Spark数据处理设计

本案例设计了使用Spark SQL和Hive集成的数据写入方案，使用SparkSession开启Hive支持并连接元数据服务，完成Hive表追加写入。首先查询目标表结构保证schema的一致性，对输入的数据进行字段排序和补充时间戳，使用Row对象转为DataFrame，最后用append模式写入Hive表。该设计用Spark分布式计算能力，用insertInto方法做无冲突的数据追加，加上异常处理保证任务的稳定性，适合于实时数据接入、维度表更新等场景。核心代码如下所示。

existing_df = spark.sql("SELECT * FROM ad")

sorted_data = {k: up[k] for k in sorted(up)}

new_row = Row(**sorted_data)

new_df = spark.createDataFrame([new_row], schema=existing_df.schema)

new_df.write.mode('append').insertInto('ad')

4.6可视化设计

4.6.1视频类型统计设计

采用ECharts玫瑰图实现视频类型分布的可视化展示。该设计通过roseOption.js配置图表参数，结合roseColors.js定义配色方案。图表容器高度350px，支持动态数据渲染，能够直观展示不同类型视频的数量占比关系。通过异步获取视频分类数据后，利用玫瑰图的半径维度差异，突出显示各类别之间的数值对比。

<div id="rose_chart_vuser_ideo_information_1" style="width: 100%; height: 350px;"></div>

<script src="./js/roseOption.js"></script>

<script src="./css/main_colors/roseColors.js"></script>

4.6.2用户状态统计设计

基于Vue组件doughnutChart实现的环形图设计，用于展示用户状态的分布情况。该组件接收list_users_state数组数据，通过v-if指令控制渲染时机，确保数据加载完成后再显示图表。环形图采用圆环形式展示启用、禁用等不同状态的用户数量及占比，提供直观的状态监控视图。

<doughnutChart

  v-if="list_users_state.length"

  id="list_users_state"

  :list="list_users_state"

  :title="'用户状态统计'"

></doughnutChart>

4.6.3总访问数统计设计

采用newBarChart2柱状图组件实现总访问数的统计分析。图表通过:vm="bar_obj_hits_num"绑定数据模型，设置chartsHeiht样式类确保统一的图表高度。柱状图能够清晰展示不同时间段或不同维度的访问量对比，通过颜色配置和标题显示，提供直观的数据趋势分析能力。

<newBarChart2

  class="chartsHeiht"

  v-if="bar_obj_hits_num.values.length > 0"

  idName="bar_obj_hits_num"

  :title="'总访问数统计'"

  :vm="bar_obj_hits_num"

></newBarChart2>

5系统实现

5.1普通用户角色功能实现

5.1.1视频信息浏览

视频信息浏览功能主要是对平台发布的短视频内容进行展示和播放。用户进入视频列表页时系统按推荐算法排序结果分页返回视频数据，每个视频项展示封面图片、标题、作者和播放量。用户点击封面区域触发视频播放，播放器组件加载视频文件地址开始播放。播放过程中用户可以暂停调整进度，点击点赞按钮表达对内容的喜好。视频详情页聚合显示视频简介、作者信息、相关推荐和评论区。视频信息浏览界面如图5-1所示。

图5-1 视频信息浏览界面

5.1.2新闻资讯查看

新闻资讯查看功能主要是对平台发布的新闻文章进行列表展示和详细阅读。资讯列表按发布时间倒序排列，每条资讯显示标题、发布日期和简要摘要。用户点击标题进入详情页阅读完整文章内容，详情页顶部展示文章标题和发布时间，正文区域支持图文混排格式。详情页底部提供点赞按钮统计用户认可度，分享按钮复制文章链接方便用户传播。用户阅读过程中系统记录访问行为用于兴趣分析。新闻资讯查看界面如图5-2所示。

图5-2 新闻资讯查看界面

5.1.3论坛交流

论坛交流功能主要是为用户提供话题讨论和内容互动的空间。论坛首页按最新回复和置顶状态展示帖子列表，每个帖子项显示标题、作者、回复数和最后更新时间。用户点击帖子进入详情页阅读主楼内容和所有回复，详情页底部提供回复输入框支持快速参与讨论。发布新帖时需要填写标题、选择分类、输入正文内容，提交后经过系统审核显示在对应板块。用户对感兴趣的帖子和回复可以点赞表达支持。论坛交流界面如图5-3所示。

图5-3 论坛交流界面

5.2管理员用户角色功能实现

5.2.1数据信息管理

数据信息管理功能主要是对外部平台爬取的视频数据进行维护操作。管理员进入数据列表页时系统分页展示已入库的视频记录，每条记录显示视频标题、图片链接、视频时长和发布时间。管理员可以在搜索框输入关键词筛选特定内容，点击重置按钮清除筛选条件恢复全部列表。新增数据时系统提供爬取配置界面，设置关键词和目标平台后触发爬虫任务抓取数据。删除操作需要二次确认防止误删重要记录，编辑功能支持修改视频标题和发布时间字段。数据信息管理界面如图5-4所示。

图5-4 数据信息管理界面

5.2.2视频类型管理

视频类型管理功能主要是对视频分类体系进行维护更新。类型列表页以表格形式展示所有视频类型，包含类型名称、创建时间和更新时间字段。管理员点击新增按钮打开表单填写类型名称，提交后系统保存记录并刷新列表。修改操作直接点击列表中对应类型名称进入编辑状态，更新后保存修改内容。删除类型时系统检查该类型下是否关联视频信息，存在关联则禁止删除并提示先处理关联视频。查询框支持按类型名称模糊搜索快速定位目标记录。视频类型管理界面如图5-5所示。

图5-5 视频类型管理界面

5.2.3视频信息管理

视频信息管理功能主要是对作者上传的视频内容进行审核和维护。管理列表展示待审核和已发布的视频记录，每条记录包含视频标题、作者姓名、发布日期和审核状态字段。管理员点击预览按钮在新窗口播放视频内容检查质量，点击通过按钮将视频状态改为已发布。编辑功能支持修改视频标题、类型和简介信息，上下架按钮控制视频在前台的可见性。搜索框组合作者姓名和视频标题条件缩小查询范围，重置按钮恢复默认列表显示。视频信息管理界面如图5-6所示。

图5-6 视频信息管理界面

5.2.4资源管理

资源管理功能主要是对作者用户、公告内容和论坛帖子进行统一维护。作者用户列表展示所有注册作者的基本信息和审核状态，管理员可以对作者资质进行审核和冻结操作。公告管理支持新增和编辑系统公告内容，发布时间控制公告的有效期限。论坛帖子列表显示用户发布的所有帖子，管理员可以置顶优质内容、删除违规帖子、关闭争议讨论。资源管理模块整合了平台运行所需的各类基础信息维护功能。资源管理界面如图5-7所示。

图5-7 资源管理界面

5.3可视化实现

5.3.1视频类型统计实现

视频类型统计功能就是对各个分类下视频的数量进行可视化展示。系统后端定时执行统计任务，查询视频信息表按照视频类型字段分组计数，得到各种类型的视频条目数量。查询结果封装成键值对集，键是类型名称，值是视频数量。控制器层给统计接口返回封装好的JSON数据，前端使用Axios发起GET请求获取最新的统计结果。页面加载时的图表组件初始化配置项，即图表类型设为饼图、图例显示位置设为默认值、提示框触发方式设为默认值。数据返回之后更新图表数据源，ECharts库根据数值比例自动计算扇形区域的角度以及颜色。每一个扇形区块都对应一个视频类型，鼠标悬停在上面就会出现该类型名称以及具体数量。图例区为所有类型名称所在的区域，单击图例可以改变所选的扇区显示方式。视频类型统计界面如下图5-9所示。

图5-9 视频类型统计界面

5.3.2用户状态统计实现 

用户状态统计功能是对系统账户的可用、禁用状态做占比分析。系统查询用户账户表读取状态字段，状态值为1表示账户可用，状态值为2表示账户已被禁用。数据访问层执行两次计数查询分别统计两类状态的数量，或者使用分组查询一次得到两种状态的计数结果。业务层计算两类账户所占总账户数的百分比，保留两位小数进行图表展示。前端图表组件设置成环形饼图样式，中间用总用户数提高可读性。可用账户对应的扇形区域填充绿色，禁用账户区域填充灰色，颜色区分可以方便管理员快速判断账户的健康状况。图表右上角有一个刷新按钮，可对最新的统计数据进行手动更新。用户状态统计界面如图5-10所示。

图5-10 用户状态统计界面

5.3.3总访问数统计实现

总访问数统计功能主要是按照月份来显示平台的累计访问量变化趋势。系统维护独立的访问日志表来记录每次页面请求的时间戳和访问路径，每月初定时任务会汇总上月所有访问记录。统计查询以日期字段为依据分组计数，得到月份和访问次数之间的映射关系。连续六个月的数据构成趋势序列，缺少数据的月份用零补齐保证图表的连续性。前端柱状图的横轴是月份标签，纵轴刻度根据最大访问量来动态调节。柱状条的宽度、颜色一致，柱顶显示具体的数值方便准确读数。管理员切换统计周期的时候，前端会重新请求对应的时间段数据，图表会伴随着过渡动画进行更新。总访问数统计界面如图5-11所示。

图5-11 总访问数统计界面

6系统测试

6.1测试目的

系统测试主要是对业务逻辑和设计规格进行检验[18]，看各个功能模块的行为是否符合预期。测试过程对系统正常操作流程下的功能完整性以及边界条件下容错性进行测试，用不同的输入数据来检验程序处理逻辑的鲁棒性。对用户登录认证、视频播放加载、论坛发帖审核等主要业务场景进行测试，保证数据在各个模块之间传递的时候一致。对推荐算法模块进行检验，看其输出结果是否是根据用户的过去行为而产生的，而不是随机的推荐。测试时还要检验界面响应速度以及高并发请求之下系统的稳定性，找出存在的性能瓶颈和内存泄漏问题。通过系统化测试来获得缺陷数据，对缺陷进行修复来保证交付版本满足上线运行的基本质量要求[19]。

6.2测试方法

测试工作使用黑盒测试和白盒测试相结合的方式来完成[20]。黑盒测试把系统当作不透明的整体，依照需求规格说明书制订测试用例，经由输入数据来检验输出结果是否符合预期。白盒测试主要针对程序内部的逻辑结构进行测试，对核心业务方法做分支覆盖测试，保证每一个代码路径都被执行。功能测试阶段用模拟用户操作来检验各个模块的功能是否正确。用JMeter模拟多用户并发访问来检测服务器的资源占用、接口响应时间等。兼容性测试就是检验界面在各种浏览器、移动设备上表现是否一致。测试数据分为正常数据和异常数据两种，异常数据用于测试系统的防错能力。测试时把实际结果同预期结果的差别记入缺陷报告，交给开发人员来修正。

6.3测试内容

用户登录功能测试如表6-1所示。

表6-1 用户登录功能测试表

测试内容	操作	预期结果	实际结果
正确用户名密码登录	输入正确用户名和密码点击登录	跳转至系统首页	符合预期
错误密码登录	输入正确用户名和错误密码	提示密码错误	符合预期
不存在的用户名登录	输入未注册用户名和任意密码	提示用户不存在	符合预期
空用户名登录	用户名输入框留空点击登录	提示请输入用户名	符合预期

视频列表加载功能测试如表6-2所示。

表6-2 视频列表加载功能测试表

测试功能	测试步骤	预期结果	实际结果
首页视频加载	进入视频列表页	显示10条视频卡片	测试成功
下拉加载更多	滚动至页面底部	自动加载后续10条	测试成功
视频分类筛选	点击教程视频分类标签	只显示该类型视频	测试成功
视频搜索	输入关键词点击搜索	返回标题包含关键词视频	测试成功

论坛发帖功能测试如表6-3所示。

表6-3 论坛发帖功能测试表

测试项	测试目的	测试步骤	预期结果	实际结果
正常发帖	验证发帖功能	填写标题正文选择分类提交	帖子显示在列表中	一致
标题为空	验证标题必填	留空标题填写正文提交	提示标题不能为空	一致
内容过长	验证长度限制	输入超过限制字数正文	自动截断或提示超限	一致
未登录发帖	验证权限控制	退出登录后尝试发帖	跳转至登录页面	一致

视频审核功能测试如表6-4所示。

表6-4 视频审核功能测试表

测试内容	测试步骤	预期结果	实际结果
待审核列表显示	管理员进入视频管理页	显示状态为待审核视频	符合预期
审核通过操作	点击待审核视频的通过按钮	视频状态变为已发布	符合预期
审核驳回操作	填写驳回原因点击驳回	视频状态变为已驳回	符合预期
已发布视频下架	点击已发布视频的下架按钮	视频前台不可见	符合预期

数据统计功能测试如表6-5所示。

表6-5 数据统计功能测试表

序号	测试功能	测试步骤	预期结果	实际结果
1	用户状态饼图	进入统计页面查看用户状态	显示可用和禁用占比	测试成功
2	总访问柱形图	切换不同月份查看数据	柱状高度对应访问量	测试成功
3	视频类型饼图	鼠标悬停在不同色块上	显示类型名称和数量	测试成功
4	统计周期切换	选择近三月查看图表	图表数据相应变化	测试成功

6.4测试结论

经过对系统的单元、集成、系统及验收等多层次的测试，确认软件在功能实现、模块协同和整体性能方面均符合预期。测试过程中发现的问题已得到修复或提出优化建议，未出现影响系统稳定性和核心功能的严重缺陷。综合测试结果表明，系统能够稳定运行，功能完整，安全性和兼容性均满足设计目标。

7总结

短视频平台飞速发展，对内容推荐技术提出更高的要求。传统的推荐方式很难在大量的视频中找到用户的兴趣点，本文利用Spark框架创建了一个推荐系统来解决这个问题。系统根据用户的观看、点赞、评论行为来产生个性化的推荐列表，提高了内容分发的效率。普通用户只能浏览视频、看新闻、发帖、评论，管理员可以对数据库、视频类型、交流话题等做出管理。可视化统计图表帮助运营决策，用户状态、访问趋势、内容分布一目了然。经过测试可知系统各个功能模块均能正常运行，推荐准确率符合要求。

系统实现遵循软件工程规范分步完成。需求分析阶段对普通用户和管理员两种角色的功能界限进行确定，并对视频信息、新闻资讯、交流论坛等主要模块进行整理。系统设计阶段使用前后端分离架构，Flask处理业务逻辑，Vue构建交互界面，MySQL存储业务数据，Spark实现推荐算法。编码时采用分层开发的方式，即控制层、服务层、数据访问层三者职责明确。单元测试和集成测试覆盖主要功能点，修复缺陷之后进行系统部署。技术架构模块化的特点使系统容易扩充、维修，核心功能模块全部完成。

目前系统还存在着一些不足。推荐算法主要是根据用户的过去行为来对新的用户以及新的视频进行冷启动。数据爬取功能依靠外部平台接口是否稳定，接口发生变化就会造成爬取失败。系统并发处理能力没有经过大规模用户的压测，高负载情况下的性能如何还需观察。后台管理界面功能齐全但是视觉设计比较基础，用户体验优化的空间很大。论坛模块的垃圾信息过滤依靠人工审核，没有实现自动化处理。

后续的研究可以从多方面入手。采用基于内容的推荐算法来解决冷启动问题，把视频标题、简介的文本特征加入到相似度计算当中。改善数据爬取模块的容错性，即可以对不同的数据源进行切换，保证数据的稳定性。对性能压力测试进行优化，对数据库查询以及缓存策略做调整，从而提高系统的并发处理能力。改进后台界面交互设计增加批量操作功能，提高管理员工作效率。采用文本分类、敏感词过滤的方式对论坛内容实施自动审核，削减人工审核的费用。系统应用前景较好，可以给中小型内容平台提供可以复用的推荐方案案。

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20. 妥泽花.基于黑盒测试与白盒测试的比较探究[J].电子世界,2021,(11):55-56. 

致谢

在本次项目的完成过程中，我得到了许多人的帮助和支持，在此，我衷心感谢所有给予我帮助的人。

我要感谢我的指导老师。感谢您在项目的每个阶段给予我悉心的指导和宝贵的建议。每当我在项目中遇到困难和挑战时，您总是耐心地解答我的问题，并且通过详细的讲解帮助我深入理解相关的理论和实践知识。您的专业态度和严谨的教学方法，不仅让我掌握了项目中的技能，还启发了我对专业领域的更深思考。没有您的指导，这个项目无法如此顺利地完成。

我要感谢我的同学们。在项目实施的过程中，大家与我进行了深入的讨论，分享了各自的见解和经验，使我能够从不同的角度看待问题，帮助我更好地完成任务。虽然这个项目是独立完成的，但与同学们的交流让我收获了许多新的思路和灵感。我还要感谢我的家人。在我投入大量时间和精力进行项目研究时，家人始终给予我理解和支持，鼓励我在面对困难时坚持下去。你们的关爱是我不断努力和进步的动力源泉。感谢学校提供的优质学习平台和资源，使我能够顺利地完成项目并实现预期目标。通过本次课业项目，我不仅掌握了相关的专业知识和技能，也培养了独立思考和解决问题的能力。这些收获将对我未来的学习和发展产生深远的影响。

再次感谢所有在项目中给予我帮助和支持的人，是你们的帮助让我顺利完成了这次项目。

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