如何实现一个基于内容推荐系统

大概就是三大块吧：0、内容分析：简单的就是VSM，TF*IDF即可，稍微复杂点可以上LSA或者LDA挖掘潜层信息；1、用户建模：首先，模型长相：如果你是用VSM表示的内容，那么用户模型也用VSM，如果你用的潜层信息表示内容，那么用户模型也是相应地用潜层信息表示；其次，模型怎么来，简单地就如对用户喜欢的文章关键词统计一下TF*IDF，或者将用户喜欢的文章映射为潜层信息；稍微复杂点的用贝叶斯或者LR建模；2、匹配：余弦相似度或者分类。纯基于内容推荐的话，感觉代码都自己写工作也还OK。