电子信息工程-基于短视频平台的用户分析模型研究与实现

基于短视频平台的用户分析模型研究与实现

摘  要

本文旨在研究和实现基于短视频平台的用户分析模型，以发掘潜在的电商用户和优质视频作者。随着短视频行业的迅猛发展，其用户量呈指数级增长，吸引了电商和广告行业的广泛关注。然而，庞大的用户基数给寻找合适的合作用户带来了困难。因此，本文提出了一个结合用户影响力计算和多标签学习算法的用户分析模型。首先，通过 SF-UIR 算法对用户进行影响力排序，综合考虑粉丝数量、官方认证和作品内容影响力等因素。其次，利用多标签学习算法（如 XGBoost）对用户进行分类，预测其电商合作潜力和平台认证可能性。实验结果表明，该模型能够有效识别出具有较高合作潜力和认证潜力的用户，为短视频平台的用户分析和内容推荐提供了有力支持，也为电商行业和内容创作者提供了有价值的参考。

关键词：短视频平台，用户分析模型，多标签学习