内容过滤的基本思想是给用户推荐和他们之前喜欢的视频在内容上相似的其他视频。比如用户喜欢看《两杆大烟枪》，那么内容过滤系统就会推荐盖•里奇的其他类似内容作品如《偷拐抢骗》等；如果用户喜欢《火影忍者》，系统就会推荐《火影忍者疾风传》或者其他热血类的日本动画。因此内容过滤的核心是怎样计算两个视频之间的内容相似度。一般情况下，计算视频的内容相似度是从视频内容（比如标题、类型、地区、出品公司、年代、导演、演员、剧情简介、用户标签、评论等）中抽取出关键词，然后确定这些关键词的权重，这样得到了这个视频的向量模型，再计算两个视频向量模型的相似度。随着专家标注系统Pandora在音乐推荐领域的大获成功，目前在视频领域也出现了类似的网站比如Jinni，它定义了描述电影基因的900多个标签（类型、剧情、类别、年代、地点、心情、适合的观影人群、好评、风格、态度、画面等），然后电影专家会给每部电影标注这些标签，从而可以得到每部电影的专家标注的向量空间并以此做出推荐。由于专家标注的工作量非常大又没有公认的收益，目前在实际中并没有大规模使用，一般视频网站还是使用比较传统的方法，结合视频的内容和用户的标签进行内容过滤。
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