基于内容的过滤是一种推荐系统方法，它根据项目本身的属性和用户的过往互动，向用户推荐项目。它分析项目特征（例如，类型、关键词或技术规格）和用户偏好（例如，喜欢的项目或浏览历史）以识别相似之处。例如，如果用户经常观看科幻电影，基于内容的系统可能会通过比较情节关键词、导演或演员数据来推荐其他科幻电影。这种方法依赖于理解项目的内在属性，不需要来自其他用户的数据，使其在用户互动数据有限的情况下非常有用。
相比之下，协同过滤通过利用用户社区中用户-项目交互的模式来推荐项目。它不关注项目属性，而是识别具有相似偏好的用户（基于用户）或经常被同一用户喜欢的项目（基于项目）。例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢电影 X 和 Y，如果用户 B 喜欢电影 Z，系统可能会向用户 A 推荐电影 Z。协同过滤擅长捕捉未明确与项目特征相关的“隐藏”偏好，但严重依赖于大量的用户数据。一个关键挑战是“冷启动”问题：它很难为互动历史有限的新用户或项目做出准确的推荐。
主要区别在于它们的数据来源和用例。基于内容的过滤是特征驱动的，当项目元数据丰富或用户活动稀疏时是理想的选择。例如，基于文本内容推荐新闻文章使用这种方法效果很好。然而，协同过滤在用户互动数据丰富的场景中蓬勃发展，例如数百万用户评价内容的流媒体平台。混合系统通常结合了这两种方法：例如，Netflix 可能会使用协同过滤来显示您所在地区的热门节目，同时使用基于内容的技术来推荐类似的类型。开发者应该根据数据可用性、可扩展性需求以及推荐是否需要深入的项目理解或广泛的社区趋势来在这两者之间进行选择。