基于視覺交互的短視頻內容推薦機制研究

本文引用格式：，.基于視覺交互的短視頻內容推薦機制研究[J」.藝術科技，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、直觀性與多樣性內容傳播特點，已成為全球數十億用戶獲取信息的主要渠道。隨著用戶規模持續擴張及內容體量不斷增長，如何在海量內容中實現精準推薦，成為平臺增強用戶黏性的關鍵競爭點。當前短視頻的主流推薦機制是根據點贊、評論、收藏等用戶行為判斷用戶興趣點，據此為用戶推薦高相似度的內容[1]。這種方法雖簡單快捷，但難以確認用戶是否對此類內容產生足夠的興趣。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容。內容分析則側重于視頻本身的屬性，主要利用計算機視覺、自然語言處理、音頻分析等技術提取視頻的視覺特征、文本特征、音頻特征，基于此構建視頻內容向量[2]。平臺則通過計算用戶歷史行為數據，與候選視頻內容向量相似度進行比對，借此向用戶推薦內容。這兩種方法構成了短視頻內容推薦基礎層，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同過濾和內容分析機制。協同過濾方法主要通過算法挖掘用戶觀看、點贊、評論、分享、關注、搜索等行為數據，借此識別用戶之間的相似性。協同過濾會向目標用戶推薦與其興

2短視頻平臺主流內容推薦機制存在的不足

2.1即時需求捕捉能力弱

現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變化的，常受到視瀕內容、情緒狀態、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、興趣強度以及對內容的期待都可能隨著視頻播放的每一秒而發生快速、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，無法在用戶需求產生的瞬間為其提供最契合的內容，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，短視頻平臺系統過度依賴用戶過去的顯性行為進行預測，導致推薦結果高度集中于用戶已知興趣領域，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出的“弱信號”缺乏敏感度，如對視頻中出現的背景、服飾、藝術元素以及文字等特定內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生的深層視覺交互行為缺乏系統性分析。平臺雖能記錄基礎播放行為，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]。這些視覺交互數據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。但短視頻平臺現有推薦機制無法將這些高價值的興趣信號轉化為興趣標簽。

3視覺交互在短視頻內容推薦中的應用價值

3.1提升用戶興趣識別精度

視覺交互數據為短視頻推薦系統突破傳統的用戶行為分析瓶頸、實現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、回看片段內容、暫停關注點等，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成了用戶興趣的連續動態圖譜，使系統能夠捕捉傳統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”感興趣，通過視覺交互，系統可根據用戶視線是停留在環境方面還是停留在復原動作上判斷用戶興趣。通過分析，系統能夠將用戶視線行為數據轉化為用戶的興趣表達特征，并識別用戶的興趣強度變化規律，從而提升修通推薦的語義相關性與個性化精度。

3.2拓展用戶觀看行為數據

傳統的內容推薦依賴用戶結果性行為數據，如點擊/跳過、點贊/收藏、播放時長等，這些結果性指標僅能反映用戶的結果導向，無法還原觀看過程中的細節行為。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，構建完整的觀看行為證據鏈，使系統能夠量化用戶對視頻中非主體元素的關注度。

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，用戶關注點可能是漆器本身，可能是鄉村背景，可能是山野風光，抑或是溪流與花朵，傳統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獲取用戶的視覺關注點和微表情變化，將漆器、鄉村、山野風光、溪流、花朵等填充至用戶行為數據庫中，極大地豐富了用戶的行為數據，為推薦模型提供了數量級更高、語義更豐富的訓練素材。

3.3增強推薦內容的針對性

視覺交互分析還可以通過解碼用戶無意識的注意力，使短視頻推薦系統突破傳統標簽匹配模式的限制，使短視頻內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，系統可據此構建用戶興趣特征庫，為其提供針對性地觀看內容。

以《指尖上的傳承》紀錄片中的《玉雕》一集為例，視頻中出現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據，從其為其推薦更多人物類玉雕視頻。可見，基于視覺交互的推薦機制尤其擅長捕捉用戶短暫涌現的需求，使系統能即時響應這類“瞬時興趣”窗口，顯著降低推薦內容相關但非所需的問題。

3.4優化內容推薦反饋機制

視覺交互還可為短視頻推薦系統構建高靈敏度、低延遲的動態反饋機制，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，為系統提供連續、實時、無感的用戶評估數據流。

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，重點講解江南地區的地緣、人緣和文化。由于內容豐富多彩，用戶關注點不同，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、人緣部分內容略過，重點將目光停留在文化部分，系統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，為用戶在后續觀看中提供類似內容。

4基于視覺交互的短視頻內容推薦機制

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，解決因行為數據稀疏性導致的需求誤判問題。首先，建立多維度視覺行為數據庫，系統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、滑動速度動態變化、自然暫停觸發畫面以及微表情反應等，這些數據構成用戶觀看過程的連續記錄。其次，將視覺行為與視頻內容關聯，通過時空對齊技術解析用戶行為對應的具體內容。例如，將多次回看的片段定位到特定語義單元，將滑動減速點關聯至場景，這可以將原始的行為轉化為可量化的興趣指標。最后，構建動態興趣驅動模型，基于行為與內容關聯結果生成實時的興趣向量，模型主要識別三類關鍵需求，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。該機制能使系統主動響應用戶未言明的探索意圖，并在單次觀看會話內完成需求挖掘和內容匹配。

4.2基于視覺偏好構建用戶畫像

通過視覺交互行為構建用戶畫像，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。系統自動分析用戶聚焦的高頻視覺元素、內容主題、場景類別、暫停行為等，這些元素經聚類轉化為視覺興趣標簽，構成畫像的基礎語義。其次，建立多維度偏好量化模型。基于用戶行為強度計算用戶對每個語義的興趣，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，通過畫像實時驅動內容推薦決策。系統將動態畫像轉化為推薦內容：當系統檢測到用戶對某內容的視覺停留時長突破閾值時，即時搜索數據庫中與該內容相關的視頻，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據，并與之前視頻的用戶行為數據進行對比，總結用戶的興趣需求，從而進一步優化推薦策略。

4.3利用沉浸式交互設計適配內容

利用沉浸式交互設計適配內容，可使系統主動響應用戶視覺行為，對推薦內容進行精準匹配，解決傳統推薦機制中忽視交互情境的問題。首先，設計視覺行為觸發的動態內容調節功能。系統能夠實時解析用戶交互強度，如當檢測到高專注度信號時，自動生成關鍵畫面筆記彈窗、關聯知識圖譜延伸推薦；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。其次，開發手勢交互表達通道。在傳統滑動操作基礎上新增語義化手勢庫，橫向長按觸發推送背景知識卡片，畫圈標記自動捕捉畫面主體生成興趣標簽；雙指縮放調節信息密度。系統將手勢轉化為需求指令，將手勢指令作為推薦指標。最后，構建環境感知適配機制。通過設備傳感器識別使用場景，系統自動調整視頻時長與音頻輸出、過濾特效、優化字體與主體比例。這種方式可將用戶無意識交互行為轉化為有意義的內容調控指令，使推薦從單向推送轉為雙向對話，真正實現以用戶觀看需求為中心的智能推薦。

4.4基于視覺反饋優化推薦機制

基于視覺反饋優化推薦機制可解決傳統推薦機制反饋延遲的問題，使系統具有持續適應能力。在具體設計方面，首先要建立視覺行為評估體系。系統將原始交互信號轉化為三類可計算指標，即內容價值系數、興趣衰減指數、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容庫的權重。其次，采用動態策略引擎，系統以視覺反饋為基準實時調整推薦策略。例如，當用戶對旅行類視頻表現出較高的興趣，會出現反復觀看、點贊收藏、目光凝視等行為，系統根據這些行為參數提高旅行類視頻權重，并增加此類短視頻的推薦比重。最后，構建閉環進化機制。系統通過雙通道持續升級，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，挖掘隱式規律，反向優化內容生產標準與分發策略。

5結語

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容推薦機制，不僅能夠顯著提升短視頻內容推薦的精準度，還能挖掘用戶的潛在興趣。未來，隨著多模態感知技術成熟，基于視覺交互的內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容。

參考文獻：

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