基于内容的过滤是一种推荐系统方法，它根据项目的特征和用户的偏好向用户推荐项目。与协同过滤不同，后者依赖于用户行为模式（例如，来自多个用户的评级或交互），而基于内容的过滤侧重于分析用户先前喜欢或交互的项目的属性。例如，如果用户经常观看科幻电影，系统可能会推荐其他标有“科幻”类型的电影或具有类似主题、导演或演员的电影。当用户互动数据有限时，此方法特别有用，因为它不需要来自其他用户的信息来生成推荐。
基于内容的过滤的核心机制涉及两个主要步骤：特征提取和相似性测量。首先，系统识别项目的相关特征，例如文本关键字、类型或元数据。对于基于文本的内容，例如文章或产品描述，可以使用 TF-IDF（词频-逆文档频率）等技术将非结构化文本转换为数值特征向量。接下来，系统根据用户交互的项目的特征构建用户配置文件。为了生成推荐，它使用余弦相似度或欧几里德距离等指标计算用户配置文件和候选项目之间的相似度。例如，在音乐推荐系统中，曲目可以用节奏、流派和乐器等特征来表示，系统将优先考虑特征向量最接近用户收听历史的歌曲。
基于内容的过滤的一个主要优点是它能够处理新用户或项目的“冷启动”问题，因为它不依赖于现有的用户交互数据。但是，它也有局限性。例如，它可能导致过度专业化，推荐变得过于狭隘，无法引入多样性。开发人员通常通过在混合系统中将基于内容的过滤与协同过滤相结合来解决此问题。 scikit-learn 等用于特征提取的工具或 TensorFlow 等用于构建相似性模型的库通常用于实现中。 Netflix 或 Spotify 等平台使用基于内容的技术来补充其推荐引擎，确保用户发现与其品味相符的内容，同时平衡新颖性和相关性。