关于校园短视频社交软件的一点构想

针对学生群体设计的校园短视频社交软件“爪子”,通过差异化特色和贴近学生需求的功能,如推荐算法、校园视频、校徽功能及热榜,旨在提供一个专属于学生的短视频交流平台。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前段时间,做了酷狗的产品笔试题,题目是设计一款校园短视频应用。我是抖音的忠实用户,我的个人页面显示,我已经点了两万多个赞。感慨一下,我真的浪费了很多时间在这里面啊。这也反映了短视频软件的魅力,它操作简单,不需要你做思考。只观看视频的你只需要简单的划动和点击便能完成所有操作。再说回这次的笔试,设计一款好的校园短视频其实还是挺难的。
如今,短视频app十分多也十分火,各种短视频软件不断涌现。根据艾瑞数据的统计,短视频类软件前五名的月活跃设备数均超过了一亿,而且用户量还在不断的增长中。所以要做好一款校园短视频软件,我们的产品应该利用短视频的形式做出差异化的特色,更加地贴近学生需求,才能找到短视频市场的突破口。
短视频软件排行

爪子
1、产品概述
产品定位:校园短视频社交软件
产品名字:爪子
目标用户:学生(主要为大学生和高中生)
2、用户需求:
在校学生人数

  1. 学生是一个共同点很多群体,他们拥有差不多的爱好,差不多的生活,差不多的关注点,这个群体总人数超过了六千万,需要一个针对该群体设计的一款短视频软件
  2. 目标用户拍摄的短视频上传到综合性的平台,被同龄人看到的几率较低,不容易引起共鸣,校园短视频APP可以让学生拍摄的短视频被更多同龄人看到
  3. 现代生活中学生群体的社交都靠网络,因为年龄较为接近,每个人的心理距离其实并不远,需要一个专门的社交软件将人们连接起来。

设计思路:
差异化特色:短视频已经是许多人娱乐消遣的主要方式之一,这部分使用人群中,30岁以下的占比超过了50%,其中有很多都是学生,他们是看视频的主力军也是拍摄视频的主力军。所以要做出差异化必须了解学生,更贴近于学生群体的需求。
抖音使用人群年龄占比

用户画像:

  • 陈婷,18岁,女,高中毕业生,刚刚高考完,正在从各方面了解自己感兴趣的,对大学生活充满着期待。于是这款APP可以帮助她更好的比较各个高校。
  • 马玉,20岁,女 大二学生,学校创协的一位部长,最近有个分量很足的比赛,她的部门精心制作了一个宣传视频发布在了这个APP上,希望能有更多的人来参加这个比赛。
  • 郭霄,21岁,男,大三学生,学校举行音乐会,他迷上了音乐会上表演的一位小提琴手,拍摄了一段她演奏时的视频发布在app中,他希望她可以看到或者可以从认识她的人手中得到她的联系方式。
  • 曾旋,20岁,女,她的寝室氛围非常好,她们古灵精怪,突然她们有了一个很好玩的想法,于是她们拍摄了一个搞怪视频并发布了出去。
  • 黄哲,20岁 男,他参加了院篮球队,一次比赛中,他让他的室友帮他记录了精彩瞬间并发到app上,获得了很多好评。

核心功能:

  • 视频播放页面

推荐:单列展示,算法根据学校+内容热度+距离+喜好+关注推荐,登陆或未登录都可以;
校园:单列展示,优先推荐本校+距离+热度排序,未登录则按照距离+热度推荐,显示描述+头像+昵称+时间,登陆或未登录都可以;可选择只看本校;
校徽:点击进入学校主页,展示该学校视频,单列展示;默认热度+时间排序,也可选择历史热度排序。(只显示校徽不显示校名更容易吸引用户点击)

  • 热榜

点击进入热度排行版,双列展示,显示视频封面、用户头像、视频描述和热值。
大学生对社会热点内容比较关注,设立热榜以迎合该群体特点。

  • 学校主页

在视频播放页面点击校徽进入;可点击按钮有:主页、风采、成员;主页展示学校视频,模仿百度贴吧机制设立学校主页管理员,可管理主页视频。
主页中单列展示经筛选过后的视频,风采中展示该学校成员的视频,成员展示该高校的用户,可选排序方式(距离、最近登录时间等)。
总结:主页是展示高校形象的一扇窗,可以成为高校宣传的一个点。

  • 播放详情页

视频详情显示:#话题、@用户、视频描述、音乐,除了描述之外均可点击。
互动区域:校徽icon、头像、喜欢评论、分享
校徽:点击进入学校主页,展示该学校视频,单列展示

播放规则:wifi下自动播放、移动网络弹窗提示、循环播放、上下切换可进入上一个/下一个视频;左滑进入个人信息页面,右滑拉出评论页面;长按可选择不喜欢视频、举报视频或保存视频;

热榜:点击进入实时热度排行版,双列展示
总结:迎合右手习惯,观看视频的相关操作可单手操作,更方便用户使用

  • 视频互动

喜欢触发规则:双击视频或点击喜欢;后续事件,点击过的视频展示在用户个人页面中的喜欢的视频
评论触发规则:右滑或者点击评论icon;
评论展示规则:点赞数+时间,评论下方可展开回复;用户若评论视频将展示在用户个人页面动态中展示(相比于创建视频,这是一个更容易触发的动作,用户可以通过察看别人的动态来加深了解)
分享:点击分享分享到QQ好友、微信朋友圈等平台

  • 个人主页

展示内容:头像、昵称、个人信息、作品、动态、喜欢
入口:编辑资料,校园认证(可认证校园部门)、头像

产品结构:
产品结构产品页面介绍:
主页: 主页
校园页面: 在这里插入图片描述
热榜页面: 在这里插入图片描述
学校主页: 在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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