在人人都是自媒体的时代，你是否想过：一个视频封面图的色彩搭配，如何影响百万点击？一句标题的措辞选择，怎样决定用户是否驻足？当流量成为UP主变现的核心筹码，数据科学如何为创意赋能？

2025年暑期，西安欧亚学院数据科学学院联合狗熊会推出《深度学习进阶：基于多模态数据的视频播放量预测模型》在线实习项目。18名学员沉浸式体验从“封面图+标题”到播放量预测的全链路实战。用代码解码自媒体商业逻辑，用模型丈量创意的价值边界。

从用户注意力获取到点击行为转化，解析“封面图+标题”对播放量的驱动机制

输出可直接用于UP主选题优化、平台推荐策略的播放量预测模型

学生需对视频标题进行中文分词与高频词筛选，利用Keras工具转化为固定长度的数值序列。同时，基于BERT模型提取语义特征，并融合TF-IDF关键词特征，构建兼具语义与关键词信息的混合文本表示，为多模态建模提供输入。

学生需融合图像、文本与粉丝数特征，构建全特征回归模型，并通过剔除单类特征的对比模型，分析各类数据对预测的贡献。同时设计图像与文本的融合结构，对比线性回归、XGBoost与神经网络的预测效果，以MSE为指标筛选最优方案，输出关键影响因素与最终模型。

1. 紧扣自媒体商业场景：聚焦短视频平台核心指标，直击UP主流量焦虑，学完即懂爆款视频的底层逻辑。

2. 贯通多模态数据处理全流程：从图像处理（OpenCV/Keras）到文本分析（NLP/BERT），掌握非结构化数据格式化的核心技能。

3. 实战导向的代码训练：提供Jupyter Notebook代码模板+云GPU环境，手把手完成从数据清洗到模型部署的闭环

4. 双向能力提升：技术端可以精通Keras框架、多模态建模、迁移学习等前沿工具；业务端可以理解用户注意力经济规律，建立数据驱动的创作思维。

5. 成果可量化可落地：输出可视化分析报告+可复用预测模型，简历直通互联网大厂AI岗位

在项目初期，我总以为“标题越夸张，点击率越高”，但通过TF-IDF分析，我们发现平台用户更偏好“悬念式+痛点型”标题。比如“99%的人都不知道的XX技巧”这类句式，其CTR比普通陈述句高出23%。最让我惊喜的是，我们用BERT提取标题语义时，发现用户对“免费”“揭秘”等词的响应特别敏感，原来流量密码藏在词频和语义之间！

——统本数据2302 高正钦

这次实习让我第一次意识到，原来短视频背后的流量逻辑是可以被“算出来”的。以前做自媒体账号，标题靠灵光一现，封面图靠审美直觉，播放量全凭运气。但通过这个项目，我用BERT分析标题语义，用ResNet提取封面特征，再把它们融合建模预测播放量，整个过程像搭积木一样清晰。这次我真正把课堂学的Python、机器学习，用在了实际场景里。 这种“学了就能用”的成就感，是以前考试拿高分都比不了的。

——统本数据2304(双语) 向婷婷

从像素到预测，从标题到流量，《深度学习进阶：视频播放量预测》项目让学生深刻体会到：在注意力稀缺的时代，数据科学正在重塑内容创作的底层逻辑。

未来，西安欧亚学院数据科学学院将持续落实“雇主导向、学生中心”教学理念，持续推出“技术+垂直行业”融合型项目，助力学生在AI+传媒、AI+营销、AI+教育等交叉领域，走出独特的数智化职业发展路径。