https://github.com/cctyl/BiliRecommBehaviorCorrection
基于黑白名单规则实现的bilibili个性化推荐的纠正
https://github.com/cctyl/BiliRecommBehaviorCorrection
bilibili bilibili-api java springboot vue
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基于黑白名单规则实现的bilibili个性化推荐的纠正
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/cctyl/BiliRecommBehaviorCorrection
- Owner: cctyl
- License: mit
- Created: 2023-06-21T00:08:27.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-07T12:58:48.000Z (2 months ago)
- Last Synced: 2025-03-13T03:24:02.642Z (about 1 month ago)
- Topics: bilibili, bilibili-api, java, springboot, vue
- Language: Java
- Homepage: https://www.bilibili.com/video/BV124ASeJEzW/
- Size: 35.7 MB
- Stars: 9
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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- awesome-bilibili-extra - BiliRecommBehaviorCorrection - 纠正 bilibili 视频推荐倾向. (其他 / 直播脚本)
README
bilibili视频推荐纠正
# 目录
- [前言](#前言)
- [核心原理](#核心原理)
- [功能及特色](#功能及特色)
- [界面概览](#界面概览)
- [下载与运行](#下载与运行)
- [快速开始](#快速开始)
- [开发相关](#开发相关)
- [后续开发计划](#后续开发计划)
- [致谢](#致谢)
# 前言
[后端地址项目地址](https://github.com/cctyl/BiliRecommBehaviorCorrection)
[web端地址项目地址](https://github.com/cctyl/bili-rec-web)
[android端项目地址（暂时废弃，等后续重构）](https://github.com/cctyl/BiliRecommBehaviorCorrectionAndroid)
***~~号养好了？~~* 不要推荐我不喜欢的东西了！**
用bilibili时间一长，就会发现bilibili的用户推荐，就是鱼的记忆。
稍微隔几天不看这一类视频，它就完全不给你推送了，
例如，我喜欢看猫猫视频，但是我觉得有个视频不好看，点踩了。那么bilibili会减少所有与猫有关的推荐。
又比如，我不喜欢某个视频，这个视频内容是其他分区的，但是下方挂的标签是搞笑分区，那么当我点踩以后
bilibili就会减少搞笑分区的投稿。
再举一个例子，我喜欢看单机游戏视频，但是有几个游戏的我不喜欢，或者说某个up主的视频我不喜欢，
于是我就点踩了几次，结果bilibili大幅度减少了单机游戏视频的推荐，这让我难以接受。
如果你想要反馈具体原因，只能去首页的推荐视频里反馈。其他渠道的视频无法详细反馈。
而用户获取新视频的途径大部分来源于首页推荐、热门视频、排行榜等，这就人为的制造了知识盲区，
在这个范围外的消息你无法收到，你的消息来源是被控制的。
除非你主动搜索，否则你永远也不知道圈子之外还有什么东西。
所以出现了这个项目，我们直接利用bilibili本身的推荐算法，编写了一个SpringBoot 程序。
启动后程序会定时 主动对关键词列表进行搜索、点赞、播放。对不喜欢的视频进行点踩
每天重复一次，相当于提醒bilibili，告诉它我们喜欢什么不喜欢什么。
如果哔哩哔哩的推荐算法没有问题的情况下，纠正一段时间效果就很明显。
**谁说互联网没有记忆**
把你希望关注的东西加入到搜索关键词当中
# 核心原理
一句话：抓取视频，根据黑白名单规则进行点赞、点踩，从而纠正bilibili的推荐算法
流程图如下：
# 功能及特色
1. 主动搜索设定的关键字，从而告知bilibili喜好
2. 支持热门排行榜数据抓取
3. 支持首页推荐视频数据抓取
4. 多种视频识别方式
- 标题关键字识别
- 视频描述识别
- 视频标签识别
- 视频分区识别
- up主id识别
- 视频封面识别
5. 支持黑白名单
6. 训练模式
输入一个白名单规则，再输入一串你认为应当符合该规则的视频，会自动补充该规则，直到匹配大部分输入的数据
7. 逻辑上扩充bilibili黑名单（开发中）
人为的增加bilibili黑名单，黑名单用户回复我的消息，全部自动删除。
8. android客户端（开发中）
9. web客户端
10. docker支持（开发中）
11. 视频评论保存（查water表、训练等用途）
# 界面概览
# 下载与运行
## win用户
[下载](https://github.com/cctyl/BiliRecommBehaviorCorrection/releases),解压，双击 运行.bat,
浏览器打开 [http://127.0.0.1:9000](http://127.0.0.1:9000)即可。
注：浏览器是可关闭的，但是黑窗口不要关闭
## linux用户
安装jdk21，然后执行 `java -jar -Xmx150m BiliRecommBehaviorCorrection-1.0-SNAPSHOT.jar` 即可
# 快速开始
### 1.登陆
打开页面后，选择系统配置，在弹出的窗口中进行扫码登陆，手机上确认后，点击我已完成扫码，完成登陆。
### 2.设置白名单关键词
若视频匹配白名单规则，则会点赞、播放
### 3.设置黑名单关键词
若视频匹配黑名单规则，则会点踩
### 4.设置搜索关键词
这部分关键词会被主动搜索，也是三个数据来源之一。十分关键
### 5.等待任务被定时运行即可
# 开发相关
### 后端技术栈
- JDK 21
- SpringBoot 3.1.2
- mybatis-plus
- sqlite
- flyway
- grpc
- 结巴分词
### 前端技术栈
- vue2
- echart
# 后续开发计划
功能 | 功能描述 | 开发进度
-------- |--------------------------------------------------| -----
增加web调试接口 | 提供http的方式，用于本地调试时添加关键词黑白名单 | 完成
整合protobuf | 添加基于grpc的api 调用 | 完成
关键词同义词分析 | 对标题进行分词，生成同义词，再与关键词匹配，从而减少匹配误差 | 尚未开始
与[vchat](https://github.com/cctyl/v_chat)联动 | 基于vchat进行消息推送、日志记录、指令发送 | 取消了，创建单独的客户端
编写[Greasyfork](https://greasyfork.org/zh-CN/users/416601-cctyl ) 配套脚本| 基于脚本，实现在web端指定视频：关键词添加、up主id添加、点踩与点赞、分区添加、标签添加 | 尚未开始
tensorflow 进行图像识别 | 使用tensorflow 模型代替百度api 进行本地图像识别调用 | 尚未开始
与[FakeBili](https://github.com/cctyl/FakeBiliBili)联动 | 在FakeBilibili客户端增加 关键词添加、up主id添加、点踩与点赞、分区添加、标签添加 | 尚未开始，等待FakeBili项目启动
android 客户端 | 提供总览、任务操作、日志查看、视频处理等功能 | 进行中
web 客户端 | 提供总览、任务操作、日志查看、视频处理等功能 | 尚未开始
sqlite替换redis | 尽可能减轻过多的依赖，使用嵌入式的sqlite代替 | 进行中
黑名单用户回复我消息自动删除 | 逻辑上扩充bilibili黑名单 | 准备开始
# 致谢
- [bilibili-API-collect](https://github.com/SocialSisterYi/bilibili-API-collect/) 提供了大部分的 Bilibili Api
- [copilot](https://github.com/copilot) 80%的前端代码由copilot完成
- [莫高设计](https://mastergo.com/) 前端ui均由莫高ai设计
- [jetbrains](https://www.jetbrains.com/) jetbrains 公司提供了免费的IDE授权