基于内容的过滤是推荐系统中使用的一种方法，该方法专注于项目本身的属性，以向用户建议类似的项目。该方法分析用户先前参与或喜欢的项目的特征，诸如关键字、类别或其他可识别的特性。通过将这些属性与其他项目的池进行比较，系统可以生成专门针对用户的兴趣定制的推荐。例如，如果用户频繁地阅读科幻书籍，则系统可以推荐相同类型或具有相似主题和风格的其他书籍。
该过程开始于基于用户与各种项目的交互为每个用户创建简档。该用户简档是从用户已经表现出兴趣的项目的特征构造的。例如，如果用户观看由特定演员主演的若干动作电影，则他们的简档将反映对该类型和演员的偏好。然后，该算法计算此用户配置文件与目录中其他项目的特征之间的相似性。可以使用诸如余弦相似性或术语频率-逆文档频率 (tf-idf) 之类的技术来测量项目特征与用户偏好的匹配程度。
基于内容的过滤的优势之一是它能够提供个性化的推荐，而不需要其他用户的大量数据。这种方法在用户评级稀疏的情况下可以很好地工作，例如在利基市场中。但是，它确实有局限性，例如过度专业化的风险，其中用户仅被推荐与他们已经喜欢的内容相似的项目，可能会忽略新类型的内容。例如，喜欢奇幻小说的用户可能仅仅因为系统仅建议更多的奇幻小说而错过惊险的冒险。平衡这种方法与其他方法，如协同过滤，可以缓解这些问题，并创建更全面的推荐体验。