目前高清/超高清视频点播服务日益流行，引起了越来越多的研究人员和互联网公司的关注，例如PPTV、YouKu以及Xunlei kankan等等。虽然高清视频点播服务给用户带来了很好的体验效果，但是网络流量剧增、视频点播假死等却是一个无法规避的问题。对于网络流量问题，以往的单纯用P2P策略来缓解已经捉襟见肘，因为他不能解决视频点播假死的问题。而简单的提高服务提供方的带宽确实能够解决点播假死问题，但这无疑会增加视频服务提供方的流量开支。因此需要一个更为有效的推荐机制来避免这些问题。　　 本文提出一种新颖实用的视频推荐机制，用于缓解高质量P2P视频点播服务中存在的节点带宽饥饿现象。通过分析中国科技大学校园视频点播系统10个月的点播日志，我们发现视频在视频关联网络有聚簇的趋势，社会网络的现象明显。基于视频的社会网络特性，利用P2P视频点播系统已有的gossip协议，我们设计了一种新颖实用的基于社会网络的分布式视频推荐机制。利用gossip协议和视频之间的社会网络关系属性，此机制能够分布式的并且低代价的给饥饿节点推荐最优的视频。饥饿的节点通过接受推荐来避免继续陷入饥饿。　　 本文进行了两次仿真实验。第一次仿真的是为检验推荐机制的有效性，并对比了在无推荐机制、随机推荐机制、基于社会网络的分布式推荐机制和理想状态这四种情况。通过对比发现基于社会网络的推荐机制通过分布式的视频推荐机制，有效的利用了P2P网络的带宽和存储资源，提高了视频点播请求的成功率。第二次仿真是在新一代互联网Planet-Lab平台上进行的，主要目的是检验推荐机制在真实的网络环境中是否能降低服务器的负载率，以及节省服务提供方的带宽流量。　　 实验表明该推荐机制能有效地缓解点播节点的带宽饥饿，提高P2P网络资源的利用效率。