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基于多模态内容分析的多视角视频推荐技术研究的任务书
一、研究背景
随着移动互联网技术的发展，视频已经成为人们日常生活娱乐和学习的重要组成部分。但是，用户能够接触到的视频数量呈现爆炸性的增长，如何让用户快速、准确地找到感兴趣的视频，成为了摆在视频推荐系统面前的难题。目前，传统的单模态视频推荐系统仅仅从标签、类别、用户行为、视频元数据等角度进行推荐，无法满足用户的多样化需求，因此需要开发一种新的多模态内容分析技术，以满足用户跨越多个视角的视频内容需求。
二、研究目标
1.研究多模态视频内容分析的算法和模型，实现对视频内容语义的深入理解和表达；
2.融合多模态信息，结合视频内容、用户兴趣和行为等因素，构建一个全方位覆盖的视频推荐系统；
3.提高视频推荐体验和精度，出现精准的视频推荐结果，为用户提供更优质的视频观看体验。
三、研究内容
1.多模态视频内容分析技术研究：研究多模态视频内容分析技术，包括视频文本分析、视觉分析、音频分析、行为分析等，基于深度学习模型、自然语言处理技术等，实现视频的情感分析、主题提取、视频内容分类和关键字提取等。
2.多模态知识融合：将有关视频的多模态知识进行融合，从而可以更好地理解视频内容、用户兴趣和行为等因素，并为用户提供更准确地视频推荐方案。其中，利用关联规则挖掘、协同过滤算法等技术，小范围精准推荐，从而提升用户体验。
3.算法性能优化：研究多模态视频推荐系统的算法性能和运行效率，探索结合缓存技术和搜索索引优化算法，优化视频内容分析和模型训练效率，减少推荐时延，提高视频推荐的准确度。
四、研究步骤
1.分析当前视频推荐系统面临的问题，总结需求和挑战。
2.参考现有多模态内容分析技术和模型，选取最适用于视频内容的算法，并进行系统设计和实验。
3.开发多模态视频推荐系统原型，包括视频内容分析、知识融合和推荐系统三个模块，并进行初步评估。
4.通过实验测试和用户调查等方法，深入研究视频推荐系统算法的性能和优化方案。
5.正式实现多模态视频推荐系统，并开展推广和优化。
五、预期成果
1.一个基于多模态内容分析的视频推荐系统。
2.根据用户兴趣、内容特征和行为信息进行视频推荐的模型。
3.针对视频推荐问题的深度学习算法和模型，及其优化方案。
4.相关论文，并在国内外高水平学术期刊发表。
六、研究时间和经费预算
该研究计划将耗费2年的时间和100万元的经费。
七、研究团队
研究团队成员包括：1位主持人、3位副主持人和6名研究生，其中主持人和副主持人具有多年科研和实践经验，拥有丰富的研究能力和团队管理经验，研究生具有较强的技术能力和创新精神。