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Content-based recommendation 방법의 핵심은 아이템의 특징과 사용자의 특징을 고려해서 일종의 맞춤형 추천을 제공하는 것이다. 따라 서 사용자가 특정 문서로 정의된 아이템을 선호할 것인지 그렇지 않을 것 인지를 결정하는 것이 추천과정에서 매우 중요한 역할을 하게 된다. Probabilistic model 방법은 이러한 분류의 문제를 해결하기 위한 확률 모형을 결정하는 방법이다. 따라서 Probabilistic model 방법을 적용하 기 위해서는 단어와 문서뿐만 아니라 사용자들의 문서에 대한 선호도 혹 은 중요도가 사전에 조사되어야 한다.
컨텐츠 기반 추천은 맞춤형 추천 제공이 핵심이라 사용자 선호여부의 예측이 중요하다. 이를 위해 개연성 모델을 사용하려면 사용자의 선호도, 중요도 사전 조사가 필요하다.