基于内容的推荐系统（Content-Based Recommendation System）通过分析用户历史行为与物品特征之间的关联，为用户推荐相似内容。以下是核心知识点：

⭐ 工作原理

  1. 特征提取

    • 从文本/图像/视频中提取关键特征（如TF-IDF、词嵌入、图像直方图）
    • 示例：对文章进行分词后构建词向量空间
    • content_based_recommendation_flowchart

  2. 用户画像构建

    • 根据用户偏好生成兴趣向量
    • 通过相似度算法（余弦相似度、欧氏距离）匹配内容
    • user_profile_analysis

  3. 推荐生成

    • 计算内容与用户画像的匹配度
    • 排序并返回Top-N推荐结果

📌 应用场景

  • 新闻推荐（基于文章关键词匹配）
  • 视频内容推荐（分析视频标签与用户观看历史）
  • E-commerce商品推荐（通过商品属性与用户购买记录）
  • e_commerce_recommender

📈 优缺点对比

优点 缺点
不依赖其他用户数据 推荐多样性不足
可解释性强 容易陷入「过滤气泡」
适合冷启动场景 需要大量特征工程

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