摘要
随着互联网技术的飞速发展和网络视频资源的爆炸式增长，用户面临着信息过载的挑战，难以从海量视频中快速找到符合自身兴趣的内容。
传统的视频推荐系统往往基于用户观看历史或简单的统计信息进行推荐，难以准确捕捉用户的个性化需求。
而用户画像技术作为一种刻画用户兴趣和偏好的有效手段，为解决视频推荐的个性化和精准性问题提供了新的思路。
本文首先介绍了视频推荐系统和用户画像的概念，并回顾了它们的发展历程；接着，重点概述了国内外基于用户画像的视频推荐系统研究现状，详细分析了常用的用户画像构建方法和视频推荐算法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；此外，还讨论了基于用户画像的视频推荐系统在实际应用中面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：视频推荐系统；用户画像；个性化推荐；协同过滤；深度学习
近年来，互联网已经从信息传播的媒介转变为信息获取和服务的重要平台。
随着互联网用户规模的不断扩大和网络技术的飞速发展，各种类型的网络应用层出不穷，其中视频网站以其丰富的内容和便捷的观看方式，吸引了大量的用户，并逐渐成为人们获取信息和娱乐的重要渠道。
然而，海量的视频资源也使用户在寻找自己感兴趣的视频内容时面临着信息过载的困境。
为了解决这一问题，视频推荐系统应运而生。
视频推荐系统旨在根据用户的兴趣偏好、观看历史等信息，自动预测用户可能感兴趣的视频内容，并将这些内容推荐给用户。
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