构建推荐系统不一定要从复杂的模型开始，文本处理是其中最实用、最容易上手的切入点。关键在于：把用户行为、物品描述、上下文信息这些非结构化文本，转化成能被算法理解的向量，并让相似性计算真正反映业务逻辑。
这是最经典也最有效的文本推荐起点。适合新闻、商品详情页、短视频标题等以文本描述为主的场景。
注意：TF-IDF本身不理解语义，但胜在稳定、可解释、训练快。上线前建议人工抽检10条推荐结果，看是否“看起来合理”——这是比AUC更早发现问题的方式。
纯内容相似容易陷入“标题党推荐”，加入用户真实交互行为能显著纠偏。
例如：一个用户连续看了3篇“Python爬虫入门”“Requests库详解”“XPath语法总结”，系统应优先推“Scrapy框架实战”，而不是仅靠标题相似度推“Java网络编程”。
纯向量计算容易忽略业务约束。加几条硬规则和统计信号，效果立竿见影。
这些不是“锦上添花”，而是上线第一天就该有的兜底能力。
当TF-IDF+规则方案稳定跑通且有明确瓶颈（比如长尾物品推荐不准、多语言混杂），再考虑升级。
基本上就这些。文本推荐的本质不是堆模型，而是让机器读懂你写的那几行标题、简介和用户留下的那串点击痕迹。
以上就是文本处理从零到精通推荐系统构建的实践方法【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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