在快手的视频推荐场景中，如何根据用户的历史观看记录计算视频之间的相似度？请简要描述算法思路。

答题要点

可运用 STAR 法则，即 Situation（情景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果）来回答。关键要点：1. 情景明确：快手视频推荐场景，根据用户历史观看记录计算视频相似度。2. 选择特征：可选取视频的标签、分类、时长等作为特征。3. 计算方法：使用余弦相似度或欧氏距离等算法进行计算。4. 结果应用：将相似度用于视频推荐。示例话术：在快手的视频推荐情景下，任务是计算视频相似度。我会先提取视频的关键特征，如标签和分类。然后使用余弦相似度算法计算不同视频特征向量的相似度，通过比较相似度分数，将相似视频推荐给用户，提高推荐的准确性。