客户关系管理：个性化推荐系统_（7）.基于内容的推荐算法详解.docx
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基于内容的推荐算法详解
1.基本概念
基于内容的推荐算法是一种经典的推荐系统方法，主要通过分析用户过去的偏好和行为，根据用户对物品的内容特征（如文本、图像、音频等）进行建模，进而推荐具有相似特征的物品。这种方法的核心在于利用用户历史行为数据，提取出用户对某些特定内容特征的偏好，然后在推荐时，优先选择具有这些特征的物品。
基于内容的推荐算法通常包括以下几个步骤：
特征提取：从物品的内容中提取出有用的特征。
用户偏好建模：根据用户的历史行为，建立用户对这些特征的偏好模型。
相似度计算：计算物品特征之间的相似度。
推荐生成：根据用户偏好模型和相似度计算结果，
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