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Método utilizado en sistemas de recomendación y aprendizaje automático que sugiere ítems, contenidos o productos basándose en las características intrínsecas de los datos.

Se centra exclusivamente en la comparación de los atributos de los ítems disponibles, sin tener en cuenta las preferencias, historial u opiniones de los usuarios anteriores.

Emplea algoritmos que analizan palabras clave, etiquetas, descripciones o cualquier tipo de información asociada a los elementos a evaluar.

Su principal ventaja radica en la independencia de la interacción o retroalimentación del usuario, permitiendo su funcionamiento en ausencia de datos previos o históricos.

No obstante, puede ser susceptible a limitaciones como la falta de personalización, ya que no considera las particularidades específicas del usuario al generar recomendaciones.