由于网络技术的高速发展,人们通过网络获取资讯的媒体形式由文字、图片转变为视频。此外人们对于基于视频的社交互动也有了较高的需求,如发表评论、实时弹幕、影评等。另外,互联网中视频种类繁多,人们难以主动地去挑选自己喜爱的视频,所以需要网站开发者去将一些用户可能会喜爱的视频推荐给用户。使用快速应用开发框架Spring Boot进行后端开发,使用模板引擎Thymeleaf渲染网站页面,使用Hibernate操作持久层,实现了视频网站的基础功能,并添加了影评板块,为用户提供了点赞、评论、发表弹幕、发布影评等一系列互动操作。其中弹幕部分添加了弹幕列表的搜索、弹幕对应画面的跳转、弹幕的屏蔽设置等一系列功能,优化用户体验。视频推荐使用了Youtube Net推荐算法,分为召回和排序两个阶段,根据网站实际数据对召回网络和排序网络的输入项进行修改并进行数据预处理,召回阶段将推荐问题转化为多分类问题,离线训练阶段得到视频向量和用户向量,在线阶段计算二者的内积作为视频的分数,根据视频得分对视频进行排序,将前n个视频作为候选集。排序阶段在召回阶段的基础上,加入了更多的特征进行训练,将预测得到的用户观看视频时长作为视频得分,对候选集中的视频进行更精确的排序。测试表明,网站能够稳定运行,符合设计与实现的目标。且为用户推荐的视频基本符合用户的喜好,能够帮助用户更好地发现自己感兴趣的视频的同时,将发布的视频推广给最可能感兴趣的人。