内容推荐（Content-Based Recommendation）是一种通过分析物品自身特征与用户偏好的匹配度，为用户挖掘潜在兴趣点的技术。不同于协同过滤，它更注重内容属性而非用户间的行为关联。

📌 核心原理

  1. 特征提取

    • 从内容中提取关键词（如文本、标签、元数据）
    • 使用TF-IDF、词嵌入（Word2Vec）等算法量化特征
    • 示例：对文章进行分词后，计算每个词的权重
    content_based_recommendation

  2. 用户画像构建

    • 基于用户历史行为提取偏好特征
    • 通过相似度算法（余弦相似度、欧氏距离）匹配内容
    • 如：用户长期阅读机器学习内容 → 推荐相似主题的教程

  3. 推荐策略

    • 相似度阈值过滤（如>0.7的相似度才纳入推荐）
    • 多维度加权评分（内容质量×用户兴趣×时效性）

🌐 典型应用场景

  • 电商平台：根据商品描述推荐同类产品
  • 内容平台：为用户推荐相似风格的文章/视频
  • 音乐推荐：基于歌曲特征（节奏、旋律）匹配用户喜好
  • 新闻推送：根据文章关键词与用户阅读历史匹配

✅ 优势与⛔ 局限

✅ 优势：

  • 不依赖用户交互数据，适合冷启动
  • 可解释性强，推荐逻辑清晰
  • 适应非结构化数据（如文本、图片）

⛔ 局限：

  • 特征提取可能丢失语义信息
  • 难以捕捉用户隐式兴趣（如浏览行为）
  • 对长尾内容推荐效果有限

🚀 深度学习实践

建议结合以下路径进一步学习：
/ai/tutorials/feature_extraction_techniques
或探索基于深度学习的推荐模型：
/ai/tutorials/neural_networks_for_recommendation

📌 提示：实际开发中，内容推荐常与协同过滤混合使用，以提升推荐多样性与准确性。