随着互联网技术和社交媒体的发展,近些年来短视频作为一种新兴的产品逐步融入到群众的日常生活中。据抖音平台的最新数据显示,抖音的日活人数已达突破六亿。短视频已经成为社交媒体中重要组成部分,具有强大的用户基础和传播能力。自2018年政务号首次进驻短视频平台,各级党政机关积极参与到政务短视频队伍中来,截止到2020年底政务抖音号已达26098个。政务号通过短视频的制作和传播,更好地宣传了政务信息。但是政务短视频在内容推荐过程中存在着些许问题,导致信息推荐的效率不高,无法更好地满足用户的政务信息需求。本文意在分析现有问题基础上,结合相关理论对政务短视频的推荐模式进行研究,寻求更高效的政务短视频推荐方式来满足场景下的用户需求。针对政务短视频场景化推荐模型的研究,本文通过对国内外研究现状的梳理归纳,了解到了目前政务短视频所处的形势和存在的问题,进而提出了本文的研究内容和预期创新点。详细介绍了本文主要所需的用户画像理论和场景理论,为接下来的研究打好理论基础。对多维特征标签的政务短视频平台用户画像进行构建,通过对用户的分析建立了相适应的多维特征标签体系,包括标签的分类、分层,以及对标签相关问题的处理。进而提出了用户画像构建的概念模型,并介绍了用户画像后期的评估和更新。同时对政务短视频进行了维度分析和场景化推荐的内涵。根据政务短视频的不同维度的特点进行分类,结合用户画像理论提出对政务短视频的资源画像的构建,方便运营人员对政务短视频的管理和使用。阐述了场景化推荐的内涵,并对场景进行分类和对场景的特征进行分析,最后同样结合用户画像理论提出对场景画像的构建。最后对政务短视频场景化推荐模型进行构建。综合上文的用户画像、场景画像、政务短视频的资源画像,通过挖掘用户的政务信息需求和视频资源的特征属性进行的推荐模型的构建,还介绍了对推荐效果的评估方式。在案例分析中,选取具有代表性的抖音平台,对其进行现状分析,梳理政务短视频在抖音平台的现状和问题,最后结合上文提出的推荐模型对其提出政务短视频推荐的策略和建议。本文通过上述相关研究,从用户出发构建了用户画像和场景画像,从政务短视频资源出发构建了资源画像,能够更好的描绘用户和政务短视频资源的特征。最后提出了一种政务短视频场景化推荐模型的构想,希望能够根据用户的特征充分挖掘用户信息需求,对用户进行场景化下的政务短视频的精准推荐。