基于内容的过滤通过分析物品的属性，根据用户的偏好推荐相似的物品。 这种方法依赖于从物品中提取描述性特征，如类型、关键词或元数据，并使用这些特征来构建用户喜好的档案。 例如，在电影推荐系统中，特征可能包括类型（动作、喜剧）、导演、演员或情节关键词。 每个物品都表示为这些特征的向量，通常按重要性加权（例如，使用 TF-IDF 处理基于文本的特征）。 然后，系统比较这些特征向量以查找与用户历史偏好相匹配的物品。
为了匹配用户偏好，基于内容的过滤会根据用户的交互历史创建用户档案。 如果用户经常观看由特定演员主演的动作电影，系统会为这些特征分配更高的权重。 在推荐新物品时，它会计算用户特征向量与所有物品向量之间的相似度分数。 例如，余弦相似度可以测量向量之间的角度，以确定物品与用户偏好的一致程度。 此方法确保推荐是根据用户的明确兴趣量身定制的。 例如，如果用户持续阅读标有“AI”和“机器学习”的技术文章，系统会优先推荐带有这些标签的文章，即使这些文章来自用户尚未与之互动过的新发布者。
然而，基于内容的过滤在特征处理方面存在局限性。 首先，它需要丰富、准确的物品元数据。 如果特征不完整或定义不明确（例如，电影缺少类型标签），推荐效果会受到影响。 其次，它可能导致过度专业化，用户只能看到与他们过去的选择过于相似的物品。 例如，听摇滚音乐的用户可能会错过推荐的爵士乐曲目，这些曲目共享主题特征，但没有明确标记为“摇滚”。 为了解决这个问题，开发人员通常将基于内容的过滤与协同过滤（混合系统）相结合，或结合多样性增强技术，例如聚类特征以扩大推荐范围。 维护特征质量（例如，更新标签或添加新属性）对于保持系统随着物品目录的发展而有效也至关重要。