在了解了推荐系统的基本构成后，我们现在将构建第一类推荐器：基于内容的过滤器。这种方法的逻辑十分直观，它根据物品的固有属性进行推荐。如果用户喜欢某部包含特定演员和类型的电影，基于内容的系统就会推荐具有相同特征的其他电影。它的运作原理很简单：如果你喜欢某个物品，你可能也会喜欢与之相似的另一个物品。

本章介绍构建此类系统的完整流程。我们首先将物品表示为特征向量 (vector)，这一程序被称为创建物品画像。你将学习处理物品元数据，包括如何使用词频-逆文档频率 (TF-IDF) 技术将非结构化文本转换为数值格式。

将物品表示为向量后，下一步是衡量它们之间的相似度。我们将实现余弦相似度，这是处理此类任务的常用指标，用于计算两个向量 $A$ 和 $B$ 之间夹角的余弦值：

$\text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|}$

最后，我们将整合这些组件，生成一个总结用户偏好的用户画像，并产出排序后的推荐列表。本章末尾设有一个动手实践环节，你将应用这些技术，从零开始构建一个可运行的电影推荐器。