Make Video Great Again 🎥

📖 项目简介

Make Video Great Again 是一个基于人工智能的视频数据分析与推荐系统，本系统采用现代化的技术栈，结合 PyQt6 构建了直观的用户界面，实现了视频数据的智能分析与处理。

✨ 核心特性

• 🎯 智能推荐引擎

  • 基于协同过滤的个性化推荐
  • 深度学习模型支持(可以随时接入)
  • 实时推荐更新

• 📊 高级数据分析

  • 用户行为模式识别
  • 视频热度趋势预测
  • 多维度数据可视化

• 🔍 智能聚类分析

  • 用户群体智能划分
  • 视频内容自动分类
  • 特征工程优化
  • 聚类结果再度优化推荐

• 🎨 现代化界面

  • 响应式设计
  • 实时数据展示
  • 交互式操作体验

🛠️ 技术栈

• 核心框架

  • Python 3.8+
  • PyQt6
  • scikit-learn
  • TensorFlow/PyTorch

• 数据处理

  • pandas
  • numpy
  • scipy

• 可视化

  • matplotlib
  • seaborn
  • plotly

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8 或更高版本
• CUDA 支持（可选，用于 GPU 加速）
• 8GB+ RAM
• 2GB+ 可用磁盘空间

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/AlexBybye/Make_Video_Great_Again.git
cd Make_Video_Great_Again

2. 创建虚拟环境（推荐）

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4. 启动应用

python main.py

📁 项目架构

Make_Video_Great_Again/
├── data/               # 数据存储与预处理（介于大小未储存云端）
├── results/            # 分析结果与可视化输出
├── resources/          # 静态资源与配置文件
├── ui.py               # 用户界面模块
│  
├──# 核心功能模块
│   ├── data_manager.py    # 数据管理
│   ├── data_cache.py      # 缓存系统
│   └── models/            # 机器学习模型(后续)
├──# 分析任务模块
│   ├── task1_similar_users.py
│   ├── task2_recommend_videos.py
│   ├── task3_predict_heat.py
│   ├── task4_user_clustering.py
│   └── task5_video_clustering.py
├──# 爬虫模块（B站数据）
│   ├── capture_users_operation.py
│   └── capture_videos.py        
├──# 新增聚类强化学习推荐模块
│   ├── Alpha_embedding_Cluster.py
│   ├── Beta_Thompson_Sampling.py
│   └── Charlie_LinUCB.py
├── test_performance.py               # 耗时计算模块
└── main.py            # 应用入口

🔬 功能模块详解

1. 智能推荐系统

• 基于协同过滤的个性化推荐
• 深度学习模型支持
• 实时推荐更新机制
• 多维度特征提取

2. 用户行为分析

• 行为模式识别
• 兴趣图谱构建
• 用户画像生成
• 群体特征分析

3. 视频内容分析

• 热度趋势预测
• 内容特征提取
• 自动分类标注
• 质量评估系统

4. 数据可视化

• 交互式图表
• 实时数据更新
• 多维度展示
• 自定义报表

🤝 贡献指南

我们欢迎各种形式的贡献，包括但不限于：

• 提交问题和建议
• 改进文档
• 提交代码改进
• 分享使用经验

📄 开源协议

本项目采用 MIT 协议开源，详情请查看 LICENSE 文件。

👥 开发团队

• 项目负责人: AlexBybye
• 核心开发者: AlexBybye BUSYING-1 happytzh
• UI/UX 设计: BUSYING-1 AlexBybye
• 强化学习等深度设计: AlexBybye

📞 联系我们

• 项目主页：GitHub

🌟 暴力测试（亿级数据：50000users - 500000videos - 800-1200operations）

• cpu: i9-13900
• 内存：2048MB
• 测试结果：

| 步骤           | 耗时（秒）|
| -----------    | -------- |
| 生成数据        | 340.8385 |
| 加载数据        | 359.1548 |
| Task1 预模拟    | 7.3957   |
| Task1 模拟1     | 0.1570   |
| Task2 模拟      | 1.0478   |
| Task1 模拟2     | 0.1492   |
| Task3 模拟      | 10.0709  |
| Task4 模拟      | 20.7974  |
| Task5 模拟      | 14.4364  |

---

_{Built with ❤️ by AlexBybye and contributors.}