基于内容的过滤通过利用项目的内在特征以及从显式或隐式输入中得出的用户偏好来解决冷启动问题，即新用户或项目缺乏足够的交互数据。它不是依赖于历史用户-项目交互（如协同过滤），而是分析项目描述、类型、关键词或元数据等属性来匹配用户偏好。 对于新项目，即使没有事先的用户参与，系统也可以根据其特征立即推荐它们。对于新用户，它使用初始偏好（例如，个人资料数据或显式反馈）来推断他们的兴趣并推荐相关项目。
例如，考虑一个提供新电影的流媒体服务。 如果电影的元数据包括“科幻”和“赛博朋克”等类型，则基于内容的过滤可以将其推荐给以前观看或喜欢具有相似标签的项目的用户。 同样，在注册期间选择“纪录片”和“历史”的新用户可以根据这些选择获得推荐，即使他们尚未与该平台交互。 这种方法通过直接将项目特征映射到用户偏好来绕过对协作数据的需求，使其对于冷启动有效。 TF-IDF 用于基于文本的特征，或余弦相似度用于矢量比较等工具通常用于量化项目和用户之间的相关性。
但是，基于内容的过滤存在局限性。 首先，它在很大程度上取决于项目特征的质量和粒度——定义不明确的属性（例如，模糊的产品描述）会导致不准确的推荐。 其次，它难以处理不适合预定义类别的小众或独特项目。 例如，如果系统仅跟踪更广泛的类型，则像“浪漫科幻喜剧”这样的混合类型可能与现有用户偏好不匹配。 此外，虽然它可以很好地处理项目冷启动，但用户冷启动仍然需要一些初始输入（例如，入职调查），并非所有用户都提供这些输入。 开发人员可以通过将基于内容的方法与轻量级协作信号（例如，热门项目）相结合或使用混合模型来缓解这些问题，但其核心优势仍然是无需历史交互数据即可运行的能力。