介绍个性化视频推荐系统的背景，以及在当今互联网时代的重要性，强调系统在提高用户体验方面的价值
明确本文的研究目标，即开发一个基于Java的个性化视频推荐系统，旨在提升用户观看体验和系统推荐效果
概述本文所采用的研究方法，包括需求分析、系统设计、编码实现、系统测试等步骤，以及所用的技术栈，如Spring Boot、vue等
介绍本文的章节安排，包括系统需求分析、系统设计、系统实现、系统测试和结论建议等内容
分析用户需求，包括用户希望从系统中获得的功能和服务，例如浏览视频、点赞评论、搜索关键词等
详细描述系统应具备的各项功能，包括视频信息存储、用户行为记录、推荐算法实现等
分析系统性能需求，包括系统响应时间、并发用户数、数据处理速度等指标
分析系统的非功能性需求，如安全性、可用性、可扩展性等
描述系统的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等，以及各模块间的交互方式
详细说明数据库的设计，包括视频信息表、用户数据表、用户行为数据表等的结构和字段
介绍推荐算法的设计思路，包括基于内容的推荐、协同过滤算法等的具体实现方法
介绍后端服务的实现方法，包括Spring Boot框架的应用、API接口的设计和实现
描述前端页面的实现方法，包括HTML、CSS、JavaScript等技术的应用，以及前端框架的选择和使用
详细说明推荐算法的实现过程，包括数据处理、模型训练、预测和推荐结果生成等步骤
介绍单元测试的方法和步骤，确保系统各个模块的正确性和稳定性
描述集成测试的过程，验证系统各个模块之间的协同工作情况
介绍性能测试的方法和结果，评估系统在高负载下的表现，确保系统满足性能需求
描述用户验收测试的过程，确保系统满足用户的需求和期望
总结本文的研究成果和发现，包括系统实现的效果、推荐算法的性能等
基于研究结论，提出系统未来改进的方向和建议，包括优化推荐算法、增强系统性能等