课题开题报告：基于短视频智能分析的传统文化发现与推荐服务研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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《基于短视频智能分析的传统文化发现与推荐服务研究》课题开题报告

一、课题基本信息

课题名称：基于短视频智能分析的传统文化发现与推荐服务研究

课题来源：国家社会科学基金

课题类型：应用研究

课题负责人及主要成员：张三（课题负责人）、李四、王五、赵六

课题申报时间：2023年10月1日

预计完成时间：2025年12月31日

二、课题研究背景与意义

随着信息技术的快速发展，短视频平台成为人们获取信息、娱乐休闲的重要途径。然而，在短视频内容丰富多样的背景下，如何有效发现和推荐传统文化内容成为一大挑战。传统文化作为我国历史文化的瑰宝，具有深厚的文化底蕴和独特的艺术价值。因此，基于短视频智能分析的传统文化发现与推荐服务研究具有重要的现实意义和学术价值。

本课题旨在通过研究短视频智能分析技术，建立一套有效的传统文化发现与推荐服务系统，提高传统文化内容的传播力和影响力，促进传统文化的传承与发展。研究成果将为短视频平台提供技术支持，为用户提供更加精准、个性化的传统文化推荐服务，同时为文化产业发展提供新的思路和方向。

三、国内外研究现状与发展趋势

国内研究现状：我国在短视频智能分析领域已经取得了一定的研究成果，如基于深度学习的视频内容识别、情感分析等。然而，针对传统文化内容的智能分析研究尚处于起步阶段，缺乏系统的理论和方法。

国际研究现状：国外在短视频智能分析领域的研究相对成熟，如基于计算机视觉的视频内容识别、自然语言处理等。同时，国外一些研究机构和企业已经开展针对传统文化内容的智能分析研究，如基于文化特征的视频分类、推荐算法等。

发展趋势：随着人工智能技术的不断进步，短视频智能分析技术将朝着更加精准、高效的方向发展。同时，针对传统文化内容的智能分析研究将逐渐受到重视，形成更加完善的理论和方法体系。

四、课题研究目标与内容

研究目标：

a.建立一套基于短视频智能分析的传统文化发现与推荐服务系统。

b.提高传统文化内容的传播力和影响力。

c.促进传统文化的传承与发展。

研究内容：

a.短视频智能分析技术的研究：包括视频内容识别、情感分析、文化特征提取等。

b.传统文化内容的分类与标签体系构建：根据传统文化特点，建立一套完善的分类与标签体系。

c.传统文化推荐算法研究：结合用户兴趣、文化特征等因素，设计个性化的推荐算法。

d.传统文化发现与推荐服务系统的设计与实现：基于研究成果，设计并实现一套完整的传统文化发现与推荐服务系统。

五、课题研究方法与路径

研究方法：

a.文献综述法：查阅国内外相关文献，了解短视频智能分析技术、传统文化研究等方面的研究成果。

b.实验法：通过实验验证短视频智能分析技术在传统文化发现与推荐服务中的有效性。

c.案例分析法：分析国内外成功的传统文化推荐服务案例，总结经验教训。

研究路径：

a.第一阶段：短视频智能分析技术的研究，包括视频内容识别、情感分析、文化特征提取等。

b.第二阶段：传统文化内容的分类与标签体系构建，建立一套完善的分类与标签体系。

c.第三阶段：传统文化推荐算法研究，设计个性化的推荐算法。

d.第四阶段：传统文化发现与推荐服务系统的设计与实现，基于研究成果，设计并实现一套完整的传统文化发现与推荐服务系统。

六、课题研究的预期成果与形式

预期成果：

a.发表学术论文5篇，其中SCI/EI收录3篇。

b.申请发明专利2项。

c.形成一套完整的传统文化发现与推荐服务系统。

成果形式：

a.学术论文：以第一作者身份发表在国内外知名学术期刊上。

b.发明专利：申请国家发明专利，保护研究成果的知识产权。

c.传统文化发现与推荐服务系统：开发一套可实际应用的传统文化发现与推荐服务系统，为短视频平台提供技术支持。

七、课题研究的进度安排与人员分工

进度安排：

a.第一阶段（2023年10月-2024年3月）：短视频智能分析技术的研究。

b.第二阶段（2024年4月-2024年9月）：传统文化内容的分类与标签体系构建。

c.第三阶段（2024年10月-2025年3月）：传统文化推荐算法研究。

d.第四阶段（2025年4月-2025年12月）：传统文化发现与推荐服务系统的设计与实现。

人员分工：

a.课题负责人张三：负责整体研究工作的规划、协调和监督。

b.李四：负责短视频智能分析技术的研究。

c.王五：负责传统文化内容的分类与标签体系构建。

d.赵六：负责传统文化推荐算法研究。

八、课题研究的经费预算与设备需求

经费预算：

a.人员经费：10万元。

b.设备购置费：5万元。

c.资料费：2万元。

d.差旅费：3万元。

e.其他费用：1万元。

设备需求：

a.高性能计算机：