基于内容的推荐算法主要依靠以下几个组件：
A: 内容分析器
B: 推荐系统
### 专业分析
1. **内容分析器**：
- 这是基于内容推荐算法的核心部分。内容分析器负责分析用户已消费或感兴趣的内容特征，提取出有用的信息。例如，分析文章的主题、关键词、作者等，以便于后续的内容匹配。
2. **推荐系统**：
- 推荐系统利用分析器提供的内容特征和用户偏好数据，生成个性化的内容推荐。在基于内容的推荐中，它会根据用户历史上喜欢的内容特征，推荐具有相似特征的新内容。
### 其他选项分析
C: 文件学习器
- 这个选项并不直接与基于内容的推荐算法相关。通常，文件学习器可能与文档分类或处理的机器学习任务相关，但在推荐系统中不作为常用术语。
D: 过滤部件
- 过滤部件更多地与协同过滤推荐系统相关，它们负责根据用户相似性或内容相似性进行过滤。在基于内容的推荐系统中，过滤部件不是主要组成部分。
综上所述，基于内容的推荐算法主要依赖于内容分析器和推荐系统。
