基于内容的推荐系统是一种信息过滤技术的延伸和发展，它主要依赖于项目的内容信息来进行推荐，而不需要用户对项目的评分意见。这种系统通常会采用机器学习的方法，从项目内容的特征描述中提取用户的兴趣信息。

在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过其相关特征属性来定义的。系统会根据用户对这些特征的偏好，分析用户的兴趣，并评估用户资料与待推荐项目的匹配程度。因此，对推荐内容的理解对于推荐系统来说至关重要。

本文整理了近年来自然语言处理（NLP）在推荐系统中的应用情况，包括基于知识图谱的推荐、基于文本的推荐及广告、基于对话系统的推荐、基于上下文的推荐以及可解释性的推荐。

这些资源来源于网络，具体来源地址为： https://github.com/THUDM/NLP4Rec-Papers

论文列表

以下是整理出的一些论文：

1. 基于知识图谱的推荐
2. 基于文本的推荐及广告
3. 基于对话系统的推荐
4. 基于上下文的推荐
5. 可解释性的推荐

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