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面对如何从海量视频数据中选择用户喜欢的类型的这一难题,利用用户行为数据、用户特征数据以及视频特征数据,通过特征工程,构造出一系列能够反映用户点击视频行为的特征,将这些特征结合到Lightgbm算法中,建立视频推荐算法来提高推荐精准度。实验结果表明,该算法能较好的识别出用户对视频类型的偏好,在推荐精准度方面相对其他方法也有明显的提升。