推荐系统使用文本数据来理解用户偏好和项目特征，从而实现个性化推荐。诸如产品描述、评论或文章内容之类的文本数据，会通过自然语言处理 (NLP) 技术进行处理，以提取有意义的特征。例如，系统可能会分析电影情节摘要来识别类型、主题或关键词，然后将其用于将用户与符合他们兴趣的电影进行匹配。这种方法在基于内容的过滤中很常见，其中系统将项目的文本属性与用户的历史交互或明确偏好进行比较。
主题建模或词嵌入等高级方法可以改进此过程。主题建模（例如，Latent Dirichlet Allocation）将文本分组为主题，使系统可以基于抽象概念而非仅基于关键词来推荐项目。词嵌入（例如，Word2Vec、BERT）捕获单词之间的语义关系，帮助系统理解“动作”和“惊悚”可能与电影推荐相关。一些系统通过使用文本导出的特征（例如，评论中的情感分数）来丰富用户-项目交互矩阵，从而将文本数据与协同过滤相结合。例如，书籍推荐器在向相似用户推荐书名时，可能会更重视正面评价。
实施基于文本的推荐器的开发人员通常首先对文本进行预处理（分词、停用词删除），并将其转换为数值表示形式，例如 TF-IDF 向量或嵌入。spaCy、Gensim 或 Hugging Face Transformers 等开源库简化了此工作流程。例如，新闻应用程序可以使用 TF-IDF 来表示文章，并计算用户阅读文章与新内容之间的余弦相似度。挑战包括处理稀疏或嘈杂的文本（例如，简短的产品标题）、确保推荐保持多样性以及扩展大型数据集的 NLP 模型。准确性和计算成本之间的实际平衡至关重要——对于小规模系统，像关键词匹配这样的简单模型可能就足够了，而像 BERT 微调这样的深度学习方法更适合于细微的任务，例如基于用户生成文本的个性化广告推荐。