روند کار سیستمهای محتوا محور به این صورت است که ابتدا براساس نحوه امتیازدهی کاربر به اقلام مختلف، نمایهای از علائق او ساخته میشود. سپس بر اساس میزان تطابق خصوصیات اقلام با نمایه ساخته شده از کاربر، پیشنهادها به کاربر ارائه میشود.
ساختار سیستمهای پیشنهادگر محتوا محور در شکل زیر نشان داده شده است.
همانگونه که در شکل بالا قابل مشاهده است روند کار در متد محتوا محور متشکل از سه مرحله به شرح زیر می باشد [24]:
3-2-1- تحلیلگر محتوا (Content Analyzer)
در این مرحله محتوای اقلام نشان داده میشود. بدین منظور معمولا از تکنیکهای بازیابی اطلاعات استفاده میشود. اطلاعات توصیفی سازماندهی نشده مربوط به اقلام از قسمت منبع اطلاعات (Information Source) استخراج شده و در این مرحله سازماندهی میشود. یعنی هر قلم توسط اطلاعات سازماندهی شده نمایش داده میشود. مثلا اگر سیستم پیشنهادگر مربوط به فیلم باشد هر فیلم میتواند توسط ویژگیهای مربوط به بازیگران، کارگردانان و…. نمایش داده شود. یا اگر سیستم پیشنهادگر مربوط به صفحه وب باشد هر صفحه وب میتواند توسط برداری از کلمات کلیدی نمایش داده شود. به این صورت که ریشه کلمات به عنوان خصوصیات و مقدار tf/idf مربوط به هر ریشه به عنوان مقدار آن در نظر گرفته شود.
نتیجه حاصل شده از این مرحله در قسمت اقلام نمایش داده شده
(Represented Items) ذخیره میشود.
3-2-2- یاد گیرنده نمایه (Profile Learner)
در این مرحله بر اساس عکس العملی که کاربر در برابر اقلام مختلف نشان داده و در قسمت بازخورد (Feedback) ذخیره شده است، نمایهای از علائق او ساخته میشود. این کار معمولا توسط تکنیکهای موجود در حوزه یادگیری ماشین انجام میشود.
عکس العملی که کاربر در مقابل اقلام از خود نشان میدهد به دو صورت صریح و ضمنی میباشد. عکس العمل صریح به این صوت است که کاربر علاقه یا عدم علاقه خود نسبت به اقلام را توسط امتیازدهی یا توصیفی کوتاه نشان دهد. در عکس العمل ضمنی کاربر هیچ دخالتی ندارد و خود سیستم توسط کنترل و تحلیل رفتار و فعالیتهای کاربر، علائق او را استخراج میکند.
با توجه به اینکه سلیقه افراد در طول زمان تغییر میکند، نمایه ساخته شده از کابر نیز باید با توجه به این تغییرات به روز شود. برای این منظور ابراز علاقه و یا عدم علاقه کاربر به اقلامی که در لیست به او پیشنهاد شدهاند به عنوان باز خورد ذخیره و برای به روز کردن نمایه او استفاده میشود.
درست است که سایت پیشنهادگر آمازون بر اساس روش فیلترینگ اشتراکی است. ولی همانطور که در شکل شماره 12 قابل مشاهده است در این نمونه صفحه از سایت آمازون گزینهای به نام Youre Favoites وجود دارد که با استفاده از این گزینه قسمتی از نمایه کاربر میتواند بر اساس روش محتوا محور ساخته شود. همانگونه که در شکل شماره 13 قابل مشاهده است در این صفحه انواع کتابهایی که مطابق با علائق کاربر است نمایش داده شده است. انواعی که در این قسمت قابل مشاهده است یا به صورت ضمنی بر گرفته شده، مانند بررسی اقلامی که کاربر تا کنون خریداری کرده است، یا به صورت دستی توسط خود کاربر وارد شده است. این قسمت توسط کاربر قابل ویرایش و تطبیق پذیر با سلایق و علائق او میباشد.
-2-3- جزء فیلترینگ (filtering component )
در این مرحله میزان شباهت پروفایل ساخته شده از کاربر با اطلاعات توصیفی سازماندهی شده اقلام مورد نظر سنجیده میشود. این کار میتواند توسط یکی از معیارهای اندازه گیری شباهت مانند معیار اندازه گیری کسینوس صورت گیرد. بر این اساس مشخص میشود که کدام یک از این اقلام مورد علاقه کاربر است. نتیجه حاصل شده از این مرحله یک لیست پیشنهادی از اقلام میباشد که بر اساس علائق کاربر مرتب شده است.