利用爬虫技术进行视频网站内容的智能推荐，主要包括以下几个步骤：

数据收集：使用爬虫从视频网站抓取视频信息，如标题、描述、标签、观看次数、点赞数等。

数据处理：对收集的数据进行清洗和整理，包括去除重复项、填充缺失值、转换数据格式等，以便于后续分析。

特征提取：基于视频内容和用户行为数据，提取有助于推荐的特征，如视频类别、观众兴趣、播放历史等。

模型训练：使用机器学习或深度学习算法（如协同过滤、内容基推荐、深度神经网络）训练推荐模型。

推荐生成：根据用户的观看历史和偏好，利用训练好的模型生成个性化的视频推荐列表。

反馈循环：收集用户对推荐内容的反馈（如点击、观看、点赞），用于优化未来的推荐算法。

注意，视频网站的内容推荐不仅依赖于爬虫技术，还需要结合其他技术和策略，如用户界面设计、个性化算法、库存管理和版权法规等。此外，实施爬虫时需遵守目标网站的robots.txt 规则和使用条款，以免触犯法律.