基于内容的电影推荐通过分析用户喜欢的电影的属性，并推荐具有相似特征的其他电影来实现。这种方法依赖于创建详细的电影和用户资料。每部电影都由一组特征表示，例如类型、导演、演员、情节关键词，甚至文本描述。用户的个人资料是通过聚合他们交互过的电影（例如，观看、评分或喜欢）的特征来构建的。然后，系统通过将他们的偏好与其他电影的特征进行比较，来推荐与用户个人资料相符的电影。例如，如果用户经常观看由汤姆·克鲁斯主演的动作电影，系统可能会根据重叠的属性推荐《碟中谍》或《壮志凌云 2：独行侠》。
为了实现这一点，开发人员首先提取和构造相关的电影特征。可以使用 TF-IDF（词频-逆文档频率）等技术处理像情节摘要这样的基于文本的属性，以将单词转换为数值向量。分类特征（例如，类型）可以使用独热编码。通过平均或加权用户参与过的电影的特征向量来创建用户配置文件。例如，如果用户的历史记录包括《盗梦空间》和《黑客帝国》，他们的个人资料可能会强调“科幻”和“动作”类型。用户配置文件和候选电影之间的相似性是使用余弦相似度或欧几里得距离等指标计算的。具有最高相似度分数的电影会被优先推荐。Python 中的 scikit-learn 等库简化了向量化和相似度计算等任务。
挑战包括冷启动问题（向数据有限的新用户或电影推荐）和过度专业化（推荐过于相似的电影）。为了解决这些问题，开发人员可以将基于内容的过滤与协同过滤（混合系统）相结合，或者纳入多样性增强技术。例如，向推荐列表添加“本周热门”类别可以引入多样性。此外，根据最近的互动动态更新用户个人资料可确保推荐保持相关性。虽然基于内容的过滤避免依赖用户互动数据（不像协同过滤），但它需要仔细的特征工程来捕获有意义的属性。用于 NLP 的 spaCy 或预训练的嵌入（例如，Word2Vec）等工具可以改善文本繁重数据（如情节摘要）的特征表示。