推荐系统中基于内容的过滤通过将项目特征与用户偏好相匹配来推荐项目，这些偏好来自用户的交互历史。与依赖用户行为模式的方法（如协同过滤）不同，基于内容的过滤只关注项目的属性以及用户与这些属性的互动。例如，如果一个用户经常观看科幻电影，系统会推荐其他带有科幻元素的电影，而不管其他用户观看什么。这种方法需要两个核心组件：项目特征的结构化表示和反映用户偏好的用户画像。
该过程首先创建项目画像，它是项目属性的向量表示。例如，一部电影可以用类型、导演、演员、情节描述中的关键词或发行年份等特征来表示。基于文本的特征（例如，文章摘要或产品描述）通常使用 TF-IDF 或词嵌入等技术转换为数值向量。接下来，系统通过聚合用户交互过的项目的特征来构建用户画像。如果用户对几部动作电影评价很高，他们的画像将更多地加权与动作相关的特征。然后使用余弦相似度或欧几里得距离等相似性度量来比较用户画像和所有项目画像，并根据项目特征与用户偏好的匹配程度对项目进行排名。
实施基于内容的过滤的开发人员必须解决实际问题。特征工程至关重要：不相关或定义不明确的特征会降低推荐效果。例如，使用过于宽泛的电影类型（如“剧情片”）可能会降低特异性，而包括子类型（如“赛博朋克”）则可以提高相关性。可扩展性是另一个因素：虽然基于内容的过滤避免了协同过滤的用户-用户计算，但实时生成和更新用户画像可能会消耗大量资源。像 scikit-learn 这样的库简化了 TF-IDF 向量化和相似性计算等任务。一个关键的优势是处理新项目的冷启动场景（如果特征可用），但没有交互历史的新用户仍然构成挑战。基于内容的过滤在新闻推荐（将文章与阅读历史匹配）或电子商务（建议具有相似属性的产品）等领域效果良好，在这些领域，项目元数据丰富且结构化。