我正在探索构建模型的方法，该模型显示时尚电子商务平台的个性化搜索结果（带或不带查询）。为此，我首先致力于为每个用户设计一系列产品以及他们相应的购买可能性。

我有用户的购买历史，即客户购买的所有产品的列表，其中包含品牌名称和产品所属的服饰类别（鞋子或上衣等）

因此，我想根据客户过去购买的商品，用客户最有可能购买的商品来填充客户的搜索结果。所以我正在尝试建立一个模型来估计用户喜欢建议项目的概率。这些产品是更大产品库存的一部分。

这是基于内容的过滤问题吗？目前我正在尝试根据每个客户对品牌的喜好来创建每个客户的矢量资料？这是现在的方式吗。