基于内容的推荐系统通过分析一系列用户之前已评分物品的文档和（或）描述，从而基于用户已评分对象的特征建立模型或个人信息。
高层次结构
推荐的主要处理过程是将用户个人信息的特征和内容对象的特征想匹配，结果就是用户对某个对象感兴趣程度的评价。
优缺点：
····用户独立性
····透明度
····新物品
----可分析的内容有限
----过度特化
-----新用户
（1）学习用户特征的方法、
---------概率方法和朴素贝叶斯
---------相关反馈和Roccio算法
分类向量c=<w1i,....w|T|i>
文档 dj 中词 tk TF-IDF 权重，POS和NEG是指类别cj中的正例和负例样本集合
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本文标题：【2018-10-08】基于内容的推荐系统
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/jbgcoftx.html
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