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基于内容的技术是一种依赖于域的算法，它更多地强调了对项的属性的分析，以便生成预测。当建议使用网页，出版物和新闻等文档时，基于内容的过滤技术是最成功的。在基于内容的过滤技术中，使用从用户过去评估的项目的内容中提取的特征，基于用户简档进行推荐。建议用户使用与积极评价项目相关的项目。
CBF使用不同类型的模型来查找文档之间的相似性，以便生成有意义的建议。它可以使用矢量空间模型，如术语频率逆文档频率（TF / IDF）或概率模型，如朴素贝叶斯分类器，决策树或神经网络模拟语料库中不同文档之间的关系。这些技术通过统计分析或机器学习技术学习基础模型来提出建议。基于内容的过滤技术不需要其他用户的配置文件，因为它们不会影响推荐。此外，如果用户配置文件发生变化，CBF技术仍有可能在很短的时间内调整其建议。该技术的主要缺点是需要对配置文件中的项目的特征进行深入的了解和描述。
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