我有两个csv文件，一个是大量短视频的metdata即该视频的信息，另一个文件包含的是短视频所属平台，请你使用python的sklearn模块的支持向量机svm，实现由短视频信息确定该短视频所属平台，另外最好要有数据填充、清洗和数据挖掘等操作

好的，我了解了你的问题。首先，我们需要使用Python的pandas模块读取两个csv文件，然后将它们合并成一个数据框。

import pandas as pd

# 读取metadata.csv文件
metadata = pd.read_csv('metadata.csv')

# 读取platform.csv文件
platform = pd.read_csv('platform.csv')

# 合并两个数据框
data = pd.merge(metadata, platform, on='id')

接下来，我们需要进行数据清洗和填充。我们可以使用pandas的fillna()函数将缺失值填充为平均值或中位数，并使用dropna()函数删除包含缺失值的行。

# 将缺失值填充为平均值
data = data.fillna(data.mean())

# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna()

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。我们可以使用sklearn模块的train_test_split()函数来完成这个任务。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('platform', axis=1), data['platform'], test_size=0.2)

然后，我们需要使用sklearn模块的支持向量机svm来训练模型并进行预测。

from sklearn.svm import SVC

# 创建支持向量机模型
model = SVC()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以使用sklearn模块的accuracy_score()函数来计算模型的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('准确率：', accuracy)

以上就是使用python的sklearn模块的支持向量机svm实现由短视频信息确定该短视频所属平台的过程，包括数据清洗、数据填充和数据挖掘等操作。