基于内容的过滤是一种机器学习算法，它使用特征的相似性来做出决策。这种算法通常用于推荐系统，旨在根据用户习惯向用户宣传或推荐事物。
内容过滤算法完全围绕用户兴趣，通过与产品功能进行比较分析，进而推荐与用户兴趣重叠最多的产品。
过滤推荐算法的方法
1、为用户提供一个功能列表，他们可以从中选择最认同的内容。
2、过滤算法可以跟踪用户之前选择的产品，并将这些特征添加到用户的数据中。
过滤推荐算法实例
将一个数值，这个数值无论是二进制1或0值还是任意数字，分配给产品特征和用户兴趣，并使用点积来要确定识别产品和用户兴趣之间相似性。
计算点积公式，如图：
在上面给出的表格中，用户对产品1的兴趣可以估计为2*1+1*1+1*2,等于5.同样，对产品2的兴趣将是1*4=4并且将是2*3+1*1=7在产品3中。因此，产品3将是算法对用户的最优推荐。
过滤推荐算法的优点和缺点
由于数据量少，该算法易于扩展。但由于与其他模型不同，它不需要与其他用户的数据进行比较，就可以提供特定当前用户的利基结果。
需要注意的是，此算法需要将功能归因于产品的人员的大量领域知识。因此，它的准确性在很大程度上取决于该知识的准确性。
并且基于内容的过滤算法很大程度上取决于先前已知的用户兴趣，因此，过滤推荐算法会有一定局限性。
