基于Vue.js开发的短视频推荐系统，结合了用户行为分析和个性化推荐算法，旨在提升用户体验并增加用户活跃度。系统通过分析用户观看历史、偏好设置以及互动行为，实时生成个性化的推荐内容，满足不同用户的需求。

推荐系统的核心在于其推荐算法，通常采用协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐方法。协同过滤通过分析相似用户的行为来预测某一用户可能感兴趣的视频；而基于内容的推荐则通过视频内容的特征，如标签、标题和描述，来推测用户的兴趣。混合推荐方法将两者结合，以提高推荐的准确性和多样性。

系统架构方面，Vue.js被用于前端开发，确保了高效的用户界面和交互体验。通过组件化的设计，Vue.js使得系统更具扩展性和可维护性。此外，后端部分可能使用Node.js或Python实现数据处理和推荐算法的计算，保证系统的高性能和稳定性。

用户界面设计也至关重要。短视频推荐系统的前端不仅需要展示推荐视频，还要提供便捷的互动方式，如点赞、评论、分享等功能。这些互动行为能够进一步提升推荐的精准度，同时增加用户的参与感和粘性。

在部署与运行时，系统的性能优化和数据安全性不可忽视。为保障系统的高并发处理能力，推荐算法和数据存储需要采用分布式架构和缓存机制。同时，用户数据的隐私保护必须得到充分重视，采取有效的加密技术和权限控制措施，防止数据泄露或滥用。