推荐系统根据用户的兴趣特点和历史行为，为用户推荐其可能感兴趣的信息或商品的个性化信息系统。常应用于电子商务等平台，为用户提供个性化的决策支持和信息服务。用户在面临海量的互联网资源时往往难以高效地获得自己真正需要的信息。推荐系统可以有效地帮助用户快速地发现潜在的满足信息需求的内容或商品。通常来讲，推荐系统可以分为3个主要模块：①用户建模模块。根据用户历史的浏览行为和实时的上下文信息，建模用户的兴趣或需求。②推荐对象建模模块。根据推荐对象的价格、话题等特征信息，对推荐对象进行多维度的描述。③推荐算法模块。根据用户意图与推荐对象的匹配程度，智能地对推荐对象进行排序，并给出推荐理由。

推荐算法模块是推荐系统的核心。主要的个性化推荐算法模块主要分为3类：基于内容的模块、基于协同过滤的模块、混合型的模块。在实际应用中，推荐系统中往往采用各类机器学习算法，结合专家知识与群体智慧，提升推荐效果。

推荐系统被广泛地应用于商品推荐、音乐推荐和社交关系推荐等情景。