课题研究开题报告（范文）

课题名称： 基于深度学习的短视频平台用户行为预测模型研究

申请人： 张三

指导教师： 李四 教授

申请日期： 2025年10月26日

所在院系： 信息科学与技术学院

专 业： 计算机科学与技术

研究方向： 人工智能与数据挖掘

课题研究背景与意义

(一) 研究背景

随着移动互联网的普及和5G技术的发展，短视频已成为当代社会最主要的娱乐和信息获取方式之一，以抖音、快手为代表的短视频平台凭借其内容碎片化、算法推荐精准化的特点，迅速积累了海量用户，据《中国网络视听发展研究报告》显示，截至2025年6月，我国短视频用户规模已达10.26亿，用户日均使用时长超过2小时，这一庞大的用户群体产生了海量的交互数据，包括用户的点赞、评论、分享、完播率、关注行为等。

这些数据不仅是平台商业价值的基石，也为深入研究用户行为提供了前所未有的机遇，当前主流的推荐系统多依赖于协同过滤、内容推荐等传统方法，虽然在一定程度上满足了用户的个性化需求,但仍存在以下挑战：

1. 数据稀疏性与冷启动问题： 新用户或新内容由于缺乏交互数据,难以被准确推荐。
2. 用户兴趣的动态性与复杂性： 用户的兴趣会随时间、场景、情绪等因素动态变化,静态的模型难以捕捉这种瞬时兴趣。
3. 特征交互能力不足： 传统模型难以有效捕捉用户画像、视频内容、上下文环境等多源异构特征之间的高阶非线性关系。

深度学习，特别是循环神经网络和注意力机制，在处理序列数据和捕捉复杂模式方面展现出巨大优势，为解决上述问题提供了新的技术路径，研究如何利用深度学习模型更精准地预测用户行为，对提升用户体验、增强平台粘性、优化商业变现具有重大的现实意义。

(二) 研究意义

1. 理论意义：

   • 丰富用户行为建模理论： 本研究将深度学习理论应用于短视频用户行为预测场景，探索能够有效融合用户长期兴趣与短期兴趣的混合模型,为用户行为建模理论提供新的视角和方法。
   • 推动推荐算法发展： 通过设计新颖的深度学习网络结构（如结合CNN与Transformer的混合模型），旨在提升模型对高维稀疏特征和非线性关系的捕捉能力,为推荐系统领域贡献新的技术思路。

2. 实践意义：

   • 提升用户体验： 更精准的用户行为预测意味着更符合用户偏好的内容推荐，能够有效减少信息过载，使用户更快找到感兴趣的内容,从而提升用户满意度和平台粘性。
   • 赋能平台运营： 精准的预测模型可以帮助平台实现更精细化的运营，例如优化推荐排序、识别高潜力内容、进行精准的广告投放,从而提升平台的商业价值和核心竞争力。
   • 促进产业创新： 本研究成果可应用于短视频、电商、社交等多个领域，为相关企业的智能化升级提供技术支持,推动整个数字内容产业的创新发展。

国内外研究现状述评

(一) 国外研究现状

国外在推荐系统领域起步较早，研究基础雄厚，早期研究主要集中在协同过滤及其变种上，如基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤,Sarwar等人提出的基于物品的协同过滤在工业界得到了广泛应用。

随着深度学习的兴起，研究者们将深度神经网络引入推荐系统，形成了深度推荐模型,主要有以下几个方向：

1. 基于多层感知机的推荐： 如He等人提出的Deep Crossing模型，通过将特征嵌入后输入MLP进行端到端的训练,解决了特征交叉问题。
2. 基于循环神经网络的推荐： RNN及其变体LSTM、GRU善于处理序列数据，被广泛应用于会话推荐和用户行为序列建模，如Hidasi等人提出的GRU4Rec模型，将用户的行为序列作为输入,预测用户下一次点击。
3. 基于注意力机制的推荐： 注意力机制能够帮助模型聚焦于用户历史行为中的关键部分，如Quadrana等人提出的NeuCF模型,利用注意力机制学习用户与物品之间的动态交互。
4. 基于图神经网络的推荐： 将用户-物品交互关系构建成图，利用GNN学习节点表示，如GraphSAGE、PinSage等模型在大型推荐系统中取得了显著效果。

这些研究多应用于电商、新闻等场景，针对短视频特有的高动态、强实时性、多模态内容等特点的研究相对较少。

(二) 国内研究现状

国内在短视频推荐领域的研究发展迅速，与工业界结合紧密，阿里巴巴、腾讯、字节跳动等公司都投入了大量资源进行算法研发。 学术界方面，许多高校和研究机构也紧跟热点，清华大学、北京大学等团队在序列推荐、多任务学习等方面做出了重要贡献，国内研究更侧重于解决实际工业问题,如：

• 实时性优化： 研究如何在线上服务中快速更新模型,响应用户行为的实时变化。
• 多目标优化： 同时优化点击率、完播率、互动率等多个目标,实现推荐效果的综合提升。
• 可解释性研究： 尝试让推荐结果更加透明,增强用户信任。

(三) 述评

国内外在用户行为预测和推荐系统领域已取得丰硕成果，为本研究提供了坚实的理论基础和技术借鉴,但现有研究仍存在以下不足：

1. 对短视频场景的针对性不足： 现有模型大多为通用模型，未能充分考虑短视频内容（如视觉、听觉特征）与用户行为的深度融合。
2. 对用户兴趣动态捕捉不够精细： 大多数模型侧重于用户长期兴趣的建模，对用户在单次会话中的短期、瞬时兴趣捕捉能力有限。
3. 模型复杂度与效果之间的平衡问题： 复杂的深度学习模型虽然效果更好，但训练和推理成本高昂,难以直接应用于工业界大规模实时推荐场景。

本研究将在现有研究基础上，聚焦于短视频场景，设计一种能够兼顾长期与短期兴趣、融合多模态特征、且计算效率较高的混合深度学习预测模型,以期在预测精度和实用性上取得突破。

研究目标、内容与拟解决的关键问题

(一) 研究目标

本研究的总体目标是：构建一个高效、精准的短视频用户行为预测模型，显著提升对用户点赞、评论、分享等关键行为的预测准确率。

具体目标如下：

1. 构建一个高质量的用户行为数据集： 收集并预处理公开的短视频数据集或通过爬虫获取模拟数据，完成数据清洗、特征工程和用户行为序列构建。
2. 设计并实现一个混合深度学习模型： 提出一种融合CNN、Transformer和GRU的混合网络架构，使其能够同时捕捉视频内容特征、用户长期兴趣模式和短期兴趣变化。
3. 通过实验验证模型的有效性： 在构建的数据集上，将所提模型与多种基线模型（如LR、FM、DeepFM、GRU4Rec等）进行对比实验，从准确率、召回率、F1值、AUC等多个指标评估模型性能。
4. 进行模型的可解释性分析： 利用注意力权重等技术，分析模型做出预测的依据,增强模型的可信度和可解释性。

(二) 研究内容

1. 数据采集与预处理研究：

   • 研究数据来源方案（如使用公开数据集KuaiRec或模拟数据）。
   • 研究数据清洗方法，处理缺失值、异常值。
   • 研究特征工程，包括用户特征（年龄、性别、历史行为）、视频特征（类别、标签、视觉/音频特征提取）、上下文特征（时间、地理位置）的构建与处理。
   • 研究用户行为序列的表示方法,为序列模型准备输入。

2. 混合深度学习模型设计：

   • 特征嵌入层： 将离散的类别特征（如用户ID、视频ID）通过Embedding层转换为稠密向量。
   • 内容感知模块： 利用CNN从视频的视觉特征中提取高级语义特征。
   • 兴趣建模模块：
     • 长期兴趣建模： 使用Transformer的Self-Attention机制对用户的全局历史行为序列进行建模,捕捉用户的稳定偏好。
     • 短期兴趣建模： 使用GRU对用户近期的行为序列进行建模,捕捉用户的瞬时兴趣。
   • 特征交互与预测模块： 将内容特征、长期兴趣特征、短期兴趣特征进行拼接或通过注意力机制进行加权融合,最后通过全连接层输出用户行为的预测概率。

3. 模型训练与评估方法研究：

   • 研究模型的损失函数设计（如二元交叉熵损失）。
   • 研究优化器的选择（如Adam）。
   • 研究防止过拟合的策略（如Dropout、L2正则化）。
   • 研究合理的实验评估方案，包括数据集划分、评价指标的选择与计算。

4. 模型可解释性分析：

   研究如何可视化模型中注意力机制的权重,分析哪些历史行为或视频内容对最终的预测结果影响最大。

(三) 拟解决的关键问题

1. 多源异构特征的有效融合问题： 如何设计一个有效的网络结构，将用户画像、视频内容、上下文环境等不同类型的特征有机地结合起来,并充分挖掘它们之间的高阶交互关系。
2. 用户长期与短期兴趣的协同建模问题： 如何在同一框架内，既准确捕捉用户相对稳定的长期兴趣，又敏锐地捕捉到其快速变化的短期兴趣,并实现二者的动态平衡与互补。
3. 模型效率与精度的权衡问题： 如何在保证模型预测精度的同时，控制模型的复杂度和计算开销,使其具备应用于实际工业场景的潜力。

研究思路、方法与技术路线

(一) 研究思路

本研究将遵循“理论分析-模型设计-实验验证-结果分析”的技术路线，深入分析短视频用户行为的特点和现有技术的不足，明确研究方向，设计一种创新的混合深度学习模型，通过编程实现模型，并在公开或自建的数据集上进行充分的实验，通过对比分析和消融实验，验证模型的有效性和各模块的贡献,并对结果进行深入讨论。

(二) 研究方法

1. 文献研究法： 系统梳理和分析国内外相关领域的文献，掌握前沿动态,为本研究提供理论支撑和方法借鉴。
2. 模型构建法： 基于深度学习理论，结合本研究的具体问题,从零开始设计并实现预测模型。
3. 实验法： 通过控制变量法，在标准数据集上进行对比实验和消融实验,以科学的数据评估模型性能。
4. 定量与定性分析法： 使用准确率、召回率等量化指标进行定量分析；通过可视化手段对模型决策过程进行定性分析。

(三) 技术路线

1. 准备阶段（第1-2个月）：

   • 深入调研,完成开题报告。
   • 确定数据集,进行数据采集与预处理。
   • 搭建实验环境（硬件：GPU服务器；软件：Python, PyTorch, TensorFlow等）。

2. 模型设计与实现阶段（第3-5个月）：

   • 完成特征工程,构建用户行为序列。
   • 设计混合深度学习模型架构,并编写代码实现。
   • 进行初步的模型训练与调试。

3. 实验与评估阶段（第6-8个月）：

   • 确定基线模型和评估指标。
   • 进行对比实验,将所提模型与基线模型进行性能比较。
   • 进行消融实验,验证模型中各模块的有效性。
   • 进行超参数调优,寻找最优模型配置。

4. 分析与总结阶段（第9-10个月）：

   • 对实验结果进行可视化分析和深入讨论。
   • 进行模型的可解释性分析。
   • 撰写研究论文和毕业论文。

5. 论文撰写与答辩阶段（第11-12个月）：

   • 完成学位论文的撰写、修改和定稿。
   • 准备毕业答辩。

本课题的创新之处

1. 模型架构创新： 首次提出一种融合CNN、Transformer和GRU的混合模型，实现对短视频“内容-用户-序列”三位一体的联合建模,相比单一模型能更全面地刻画用户行为。
2. 兴趣建模创新： 设计了“长期-短期”双流兴趣融合机制，通过动态加权的方式平衡用户的稳定偏好和瞬时需求,使兴趣建模更加精细化和动态化。
3. 应用场景创新： 研究成果高度聚焦于短视频这一特定且热门的应用场景，模型设计充分考虑了该场景的数据特性和业务需求,具有更强的针对性和实用价值。

预期研究成果

1. 学术论文： 在研究期间，力争在国内外高水平学术会议或期刊上发表论文1-2篇。
2. 学位论文： 完成一篇不少于5万字的硕士学位论文。
3. 软件系统/模型代码： 完成一套完整的、可复现的模型实现代码,并开源在GitHub等平台。

研究计划与进度安排

参考文献（部分列举）

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指导教师意见

该课题选题具有重要的理论意义和广阔的应用前景，紧跟人工智能与大数据技术发展的前沿，研究思路清晰，技术路线可行，创新点明确，研究计划安排合理，申请人已具备相关的研究基础和能力,能够按计划完成研究任务。

同意开题。

指导教师（签名）： 年 月 日

学院/系审核意见

负责人（签名）： （学院/系公章） 年 月 日

填写说明与注意事项

1. 题目要具体： 题目应清晰、准确地反映研究的核心内容，避免过于宽泛或模糊。“关于XX的研究”就过于宽泛，而“基于XX方法的XX问题研究”则更具体。
2. 背景与意义要结合实际： 不要空谈理论，要结合你所研究领域的最新发展趋势、社会需求或行业痛点来阐述,让评审老师看到你研究的价值。
3. 文献综述要深入： 这是开题报告的“重头戏”，不仅要罗列文献，更要进行“述评”，即总结前人做了什么、怎么做的、取得了什么成果，更重要的是指出他们还缺什么、有什么不足,从而引出你研究的必要性和切入点。
4. 要聚焦： 不要试图解决所有问题，将研究内容分解为几个具体、可执行的部分,确保每个部分都能在规定时间内完成。
5. 关键问题要抓准： “拟解决的关键问题”是你研究的核心和难点，也是你创新点的体现，要提炼出2-3个最核心、最具挑战性的问题。
6. 技术路线要清晰： 用流程图或表格的形式展示你的研究步骤,让评审老师一目了然地了解你将如何一步步完成研究。
7. 创新点要突出： 创新点是你研究的灵魂，要具体说明你的研究在理论、方法、技术或应用上与现有研究有何不同,有何进步。
8. 参考文献要规范： 参考文献要真实、相关，并且格式要统一规范（如GB/T 7714-2025）,这体现了你的学术严谨性。
9. 计划要可行： 研究计划要切合实际，时间安排要合理,避免任务过重或时间过紧。
10. 语言要精炼： 开题报告要求语言科学、严谨、精炼,避免口语化和冗余的描述。

希望这份详细的范文和说明能对您有所帮助！祝您开题顺利！