基于視覺交互的短視頻內(nèi)容推薦機制研究

本文引用格式：，.基于視覺交互的短視頻內(nèi)容推薦機制研究[J」.藝術(shù)科技，2025，38（7)：144-146.

中圖分類號：G206文獻標識碼：A

文章編號：1004-9436（2025）07-0144-03

短視頻平臺憑借即時性、直觀性與多樣性內(nèi)容傳播特點，已成為全球數(shù)十億用戶獲取信息的主要渠道。隨著用戶規(guī)模持續(xù)擴張及內(nèi)容體量不斷增長，如何在海量內(nèi)容中實現(xiàn)精準推薦，成為平臺增強用戶黏性的關(guān)鍵競爭點。當前短視頻的主流推薦機制是根據(jù)點贊、評論、收藏等用戶行為判斷用戶興趣點，據(jù)此為用戶推薦高相似度的內(nèi)容[1]。這種方法雖簡單快捷，但難以確認用戶是否對此類內(nèi)容產(chǎn)生足夠的興趣。在用戶觀看短視頻的過程中，用戶的視線軌跡、視線停留時長、視線鎖定點等在很大程度上反映了用戶的關(guān)注點，這些視覺交互行為能夠為理解用戶真實興趣提供參考。

趣相似的視頻，或向用戶推薦與其既往喜歡視頻相似的內(nèi)容。內(nèi)容分析則側(cè)重于視頻本身的屬性，主要利用計算機視覺、自然語言處理、音頻分析等技術(shù)提取視頻的視覺特征、文本特征、音頻特征，基于此構(gòu)建視頻內(nèi)容向量[2]。平臺則通過計算用戶歷史行為數(shù)據(jù)，與候選視頻內(nèi)容向量相似度進行比對，借此向用戶推薦內(nèi)容。這兩種方法構(gòu)成了短視頻內(nèi)容推薦基礎(chǔ)層，能夠初步滿足用戶的興趣匹配需求。

1短視頻平臺主流內(nèi)容推薦機制

主流短視頻平臺推薦機制普遍為基于用戶行為分析的協(xié)同過濾和內(nèi)容分析機制。協(xié)同過濾方法主要通過算法挖掘用戶觀看、點贊、評論、分享、關(guān)注、搜索等行為數(shù)據(jù)，借此識別用戶之間的相似性。協(xié)同過濾會向目標用戶推薦與其興

2短視頻平臺主流內(nèi)容推薦機制存在的不足

2.1即時需求捕捉能力弱

現(xiàn)有短視頻平臺的主流推薦機制主要依賴用戶點贊、評論、收藏等顯性行為。然而，用戶在觀看短視頻過程中的興趣可能是動態(tài)變化的，常受到視瀕內(nèi)容、情緒狀態(tài)、好奇心、外界刺激等影響。用戶在單次觀看會話中，注意力焦點、興趣強度以及對內(nèi)容的期待都可能隨著視頻播放的每一秒而發(fā)生快速、微妙的變化。這種即時需求捕捉能力的不足，導致推薦系統(tǒng)難以及時響應用戶注意力焦點和興趣的變化，無法在用戶需求產(chǎn)生的瞬間為其提供最契合的內(nèi)容，從而降低了推薦的精準度，導致用戶觀看體驗得不到進一步提升[3]。

2.2潛在興趣挖掘不精準

當前的主流推薦機制在識別用戶潛在興趣方面存在局限性。一方面，短視頻平臺系統(tǒng)過度依賴用戶過去的顯性行為進行預測，導致推薦結(jié)果高度集中于用戶已知興趣領(lǐng)域，從而形成“信息繭房”。這種機制難以有效捕捉用戶未通過顯性行為表達，但實際存在的潛在興趣點。另一方面，算法對用戶觀看過程中表現(xiàn)出的“弱信號”缺乏敏感度，如對視頻中出現(xiàn)的背景、服飾、藝術(shù)元素以及文字等特定內(nèi)容的短暫凝視或短暫暫停，這些未被量化的視覺交互痕跡恰恰是潛在興趣的關(guān)鍵要素。

2.3視覺交互行為分析缺失

當前主流推薦機制對用戶在觀看中產(chǎn)生的深層視覺交互行為缺乏系統(tǒng)性分析。平臺雖能記錄基礎(chǔ)播放行為，卻普遍忽視精細視覺信號的價值。例如，用戶視線在屏幕上的移動軌跡、用戶對關(guān)鍵畫面聚焦時間、用戶觀看視頻的暫停點等，這些均可能伴隨著微表情變化[4]。這些視覺交互數(shù)據(jù)是用戶無意識注意力分配的直接外顯，蘊含著比顯性點擊行為更豐富的潛在需求線索。但短視頻平臺現(xiàn)有推薦機制無法將這些高價值的興趣信號轉(zhuǎn)化為興趣標簽。

3視覺交互在短視頻內(nèi)容推薦中的應用價值

3.1提升用戶興趣識別精度

視覺交互數(shù)據(jù)為短視頻推薦系統(tǒng)突破傳統(tǒng)的用戶行為分析瓶頸、實現(xiàn)用戶興趣的精準刻畫提供了新的思路。而視覺交互行為可通過抓取用戶觀看中的視線軌跡、凝視時長、回看片段內(nèi)容、暫停關(guān)注點等，反映用戶無意識的注意力分配特點。這些毫秒級的行為信號構(gòu)成了用戶興趣的連續(xù)動態(tài)圖譜，使系統(tǒng)能夠捕捉傳統(tǒng)方法無法獲取的用戶需求[5]。

以B站《15天花20萬元用500克黃金敲數(shù)萬錘純手工復原三星堆黃金面具》短視頻為例，部分用戶可能對“三星堆黃金面具”感興趣，部分用戶可能對“復原技術(shù)”感興趣，通過視覺交互，系統(tǒng)可根據(jù)用戶視線是停留在環(huán)境方面還是停留在復原動作上判斷用戶興趣。通過分析，系統(tǒng)能夠?qū)⒂脩粢暰€行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用戶的興趣表達特征，并識別用戶的興趣強度變化規(guī)律，從而提升修通推薦的語義相關(guān)性與個性化精度。

3.2拓展用戶觀看行為數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)的內(nèi)容推薦依賴用戶結(jié)果性行為數(shù)據(jù)，如點擊/跳過、點贊/收藏、播放時長等，這些結(jié)果性指標僅能反映用戶的結(jié)果導向，無法還原觀看過程中的細節(jié)行為。而視覺交互分析可通過實時捕獲用戶眼動軌跡、瞳孔變化情況、眨眼頻率等生理反應，以及面部微表情變化，構(gòu)建完整的觀看行為證據(jù)鏈，使系統(tǒng)能夠量化用戶對視頻中非主體元素的關(guān)注度。

以李子柒“紫氣東來”短視頻為例，這是2021年7月4日季子柒更新完《柴米油鹽醬醋茶》后的首個視頻，視頻主要以漆器制作為主，用戶關(guān)注點可能是漆器本身，可能是鄉(xiāng)村背景，可能是山野風光，抑或是溪流與花朵，傳統(tǒng)推薦機制可能將這些用戶偏好歸類于“李子柒”系列視頻，用戶管理行為被限制在單一的“李子柒”標簽方面。而視覺交互則可以根據(jù)獲取用戶的視覺關(guān)注點和微表情變化，將漆器、鄉(xiāng)村、山野風光、溪流、花朵等填充至用戶行為數(shù)據(jù)庫中，極大地豐富了用戶的行為數(shù)據(jù)，為推薦模型提供了數(shù)量級更高、語義更豐富的訓練素材。

3.3增強推薦內(nèi)容的針對性

視覺交互分析還可以通過解碼用戶無意識的注意力，使短視頻推薦系統(tǒng)突破傳統(tǒng)標簽匹配模式的限制，使短視頻內(nèi)容與用戶需求精準對接。視覺交互方式可獲取用戶視覺焦點，由此揭示用戶對視頻微觀的興趣強度，系統(tǒng)可據(jù)此構(gòu)建用戶興趣特征庫，為其提供針對性地觀看內(nèi)容。

以《指尖上的傳承》紀錄片中的《玉雕》一集為例，視頻中出現(xiàn)多個栩栩如生的玉雕作品，如花卉類、鳥類、山水類、器物類、人物類等，如某用戶對人物類玉雕感興趣，目光緊隨玉雕變化，面部泛起喜愛表情，通過視覺交互可以獲取該用戶的這些行為變化數(shù)據(jù)，從其為其推薦更多人物類玉雕視頻?？梢姡谝曈X交互的推薦機制尤其擅長捕捉用戶短暫涌現(xiàn)的需求，使系統(tǒng)能即時響應這類“瞬時興趣”窗口，顯著降低推薦內(nèi)容相關(guān)但非所需的問題。

3.4優(yōu)化內(nèi)容推薦反饋機制

視覺交互還可為短視頻推薦系統(tǒng)構(gòu)建高靈敏度、低延遲的動態(tài)反饋機制，解決推薦因依賴顯性行為導致的反饋延時問題。視覺交互可以對用戶毫秒級眼動軌跡進行追蹤，為系統(tǒng)提供連續(xù)、實時、無感的用戶評估數(shù)據(jù)流。

以《藝韻江南》短視頻為例，該短視頻主要介紹獨具魅力的江南文化，重點講解江南地區(qū)的地緣、人緣和文化。由于內(nèi)容豐富多彩，用戶關(guān)注點不同，因而想要為用戶提供個性化推薦難度較大。而視覺交互的應用可解決這一問題，用戶對江南文化的了解興趣強烈，可能滑動視頻將地緣、人緣部分內(nèi)容略過，重點將目光停留在文化部分，系統(tǒng)通過識別用戶在不同片段中的注視時長、表情變化可自動匹配用戶需求，為用戶在后續(xù)觀看中提供類似內(nèi)容。

4基于視覺交互的短視頻內(nèi)容推薦機制

4.1通過視覺行為挖掘用戶需求

基于視覺交互的短視頻內(nèi)容推薦首先要通過視覺行為挖掘用戶需求，通過視覺交互捕捉用戶觀看過程中無意識流露的即時興趣，解決因行為數(shù)據(jù)稀疏性導致的需求誤判問題。首先，建立多維度視覺行為數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)性采集用戶觀看中的毫秒級交互信號，包括屏幕注視熱力圖、重復回看頻次、滑動速度動態(tài)變化、自然暫停觸發(fā)畫面以及微表情反應等，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成用戶觀看過程的連續(xù)記錄。其次，將視覺行為與視頻內(nèi)容關(guān)聯(lián)，通過時空對齊技術(shù)解析用戶行為對應的具體內(nèi)容。例如，將多次回看的片段定位到特定語義單元，將滑動減速點關(guān)聯(lián)至場景，這可以將原始的行為轉(zhuǎn)化為可量化的興趣指標。最后，構(gòu)建動態(tài)興趣驅(qū)動模型，基于行為與內(nèi)容關(guān)聯(lián)結(jié)果生成實時的興趣向量，模型主要識別三類關(guān)鍵需求，即顯性需求、潛在需求、即時需求，在下一刷立即推送相似視覺元素的短視頻。該機制能使系統(tǒng)主動響應用戶未言明的探索意圖，并在單次觀看會話內(nèi)完成需求挖掘和內(nèi)容匹配。

4.2基于視覺偏好構(gòu)建用戶畫像

通過視覺交互行為構(gòu)建用戶畫像，可以利用用戶無意識的視覺注意力分配模式，捕捉顯性行為未覆蓋的偏好，解決用戶畫像更新滯后的問題。首先，提取視覺行為衍生的興趣語義單元。系統(tǒng)自動分析用戶聚焦的高頻視覺元素、內(nèi)容主題、場景類別、暫停行為等，這些元素經(jīng)聚類轉(zhuǎn)化為視覺興趣標簽，構(gòu)成畫像的基礎(chǔ)語義。其次，建立多維度偏好量化模型?；谟脩粜袨閺姸扔嬎阌脩魧γ總€語義的興趣，如凝視時長、回看頻率、場景停留時間等，將其作為用戶偏好分析的參考。最后，通過畫像實時驅(qū)動內(nèi)容推薦決策。系統(tǒng)將動態(tài)畫像轉(zhuǎn)化為推薦內(nèi)容：當系統(tǒng)檢測到用戶對某內(nèi)容的視覺停留時長突破閾值時，即時搜索數(shù)據(jù)庫中與該內(nèi)容相關(guān)的視頻，將類似的視頻推送給用戶，然后再通過視覺交互獲取用戶在新視頻中的行為數(shù)據(jù)，并與之前視頻的用戶行為數(shù)據(jù)進行對比，總結(jié)用戶的興趣需求，從而進一步優(yōu)化推薦策略。

4.3利用沉浸式交互設計適配內(nèi)容

利用沉浸式交互設計適配內(nèi)容，可使系統(tǒng)主動響應用戶視覺行為，對推薦內(nèi)容進行精準匹配，解決傳統(tǒng)推薦機制中忽視交互情境的問題。首先，設計視覺行為觸發(fā)的動態(tài)內(nèi)容調(diào)節(jié)功能。系統(tǒng)能夠?qū)崟r解析用戶交互強度，如當檢測到高專注度信號時，自動生成關(guān)鍵畫面筆記彈窗、關(guān)聯(lián)知識圖譜延伸推薦；識別到碎片化瀏覽信號則智能提取視頻摘要，并強化字幕呈現(xiàn)。其次，開發(fā)手勢交互表達通道。在傳統(tǒng)滑動操作基礎(chǔ)上新增語義化手勢庫，橫向長按觸發(fā)推送背景知識卡片，畫圈標記自動捕捉畫面主體生成興趣標簽；雙指縮放調(diào)節(jié)信息密度。系統(tǒng)將手勢轉(zhuǎn)化為需求指令，將手勢指令作為推薦指標。最后，構(gòu)建環(huán)境感知適配機制。通過設備傳感器識別使用場景，系統(tǒng)自動調(diào)整視頻時長與音頻輸出、過濾特效、優(yōu)化字體與主體比例。這種方式可將用戶無意識交互行為轉(zhuǎn)化為有意義的內(nèi)容調(diào)控指令，使推薦從單向推送轉(zhuǎn)為雙向?qū)υ挘嬲龑崿F(xiàn)以用戶觀看需求為中心的智能推薦。

4.4基于視覺反饋優(yōu)化推薦機制

基于視覺反饋優(yōu)化推薦機制可解決傳統(tǒng)推薦機制反饋延遲的問題，使系統(tǒng)具有持續(xù)適應能力。在具體設計方面，首先要建立視覺行為評估體系。系統(tǒng)將原始交互信號轉(zhuǎn)化為三類可計算指標，即內(nèi)容價值系數(shù)、興趣衰減指數(shù)、情感傾向值。例如，視覺交互檢測到用戶對某要素集中力較高，自動提升該要素在內(nèi)容庫的權(quán)重。其次，采用動態(tài)策略引擎，系統(tǒng)以視覺反饋為基準實時調(diào)整推薦策略。例如，當用戶對旅行類視頻表現(xiàn)出較高的興趣，會出現(xiàn)反復觀看、點贊收藏、目光凝視等行為，系統(tǒng)根據(jù)這些行為參數(shù)提高旅行類視頻權(quán)重，并增加此類短視頻的推薦比重。最后，構(gòu)建閉環(huán)進化機制。系統(tǒng)通過雙通道持續(xù)升級，一是通過短期自適應通道將當前會話的視覺反饋直接注入推薦鏈，在下一刷即時呈現(xiàn)相似視頻；二是通過長期進化通道聚合海量用戶視覺行為，挖掘隱式規(guī)律，反向優(yōu)化內(nèi)容生產(chǎn)標準與分發(fā)策略。

5結(jié)語

在短視頻傳播競爭日益激烈的當下，視覺交互通過解碼用戶注意力分配、情感波動及行為動機，對用戶真實意圖進行透視，并為用戶提供個性化推薦。本文提出的基于視覺交互的短視頻內(nèi)容推薦機制，不僅能夠顯著提升短視頻內(nèi)容推薦的精準度，還能挖掘用戶的潛在興趣。未來，隨著多模態(tài)感知技術(shù)成熟，基于視覺交互的內(nèi)容推薦機制將逐步進化為理解人類意圖的智能體，為用戶提供更多針對性的短視頻內(nèi)容。

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