技术栈选择

后端框架：Spring Boot 作为核心框架，提供RESTful API和业务逻辑处理。数据库选择MySQL存储用户数据和视频元数据，Redis用于缓存热门推荐结果。推荐算法使用协同过滤或深度学习模型（如TensorFlow推荐系统）。

前端框架：Vue.js或React构建用户界面，Element UI或Ant Design提供组件库。视频播放采用Video.js或自定义H5播放器。

数据处理：使用Python的Pandas和NumPy进行数据清洗，Spark处理大规模用户行为数据。推荐模型训练可用TensorFlow或PyTorch。

功能模块设计

用户模块：注册登录、个人信息管理、观看历史记录、收藏夹功能。

视频模块：视频上传（管理员）、分类标签管理、元数据存储（标题、时长、封面等）。

推荐模块：基于用户行为的协同过滤推荐、热门视频推荐、相似视频推荐。可扩展深度学习模型进行个性化排序。

交互模块：点赞、评论、分享功能，用户反馈机制（如“不感兴趣”按钮）。

核心代码示例

用户行为收集API（Spring Boot）：

@RestController
@RequestMapping("/api/behavior")
public class BehaviorController {
    @Autowired
    private UserBehaviorService behaviorService;

    @PostMapping("/watch")
    public ResponseEntity<?> recordWatch(@RequestBody WatchRecord record) {
        behaviorService.saveWatchHistory(record);
        return ResponseEntity.ok().build();
    }
}

协同过滤推荐算法（Python）：

from surprise import Dataset, KNNBasic

def train_cf_model():
    data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
    trainset = data.build_full_trainset()
    sim_options = {'name': 'cosine', 'user_based': False}
    algo = KNNBasic(sim_options=sim_options)
    algo.fit(trainset)
    return algo

前端视频卡片组件（Vue）：

<template>
  <div class="video-card" @click="playVideo">
    <img :src="video.coverUrl" class="thumbnail"/>
    <h3>{{ video.title }}</h3>
    <div class="metrics">
      <span>{{ video.views }}次播放</span>
    </div>
  </div>
</template>

系统测试方案

单元测试：使用JUnit测试Spring Boot服务层，Mockito模拟依赖。

@Test
public void testRecommendService() {
    User user = mock(User.class);
    when(user.getId()).thenReturn(1L);
    
    List<Video> recommendations = recommendService.getRecommendations(user);
    assertFalse(recommendations.isEmpty());
}

集成测试：Postman测试API接口，验证推荐结果的相关性。

性能测试：JMeter模拟高并发请求，测试推荐接口响应时间。

A/B测试：部署不同推荐算法，比较点击率、观看时长等指标。