推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。推荐系统近年来非常流行，应用于各行各业。推荐的对象包括：电影、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询、分众分类、以及其他产品。也有一些推荐系统专门为寻找专家、合作者、笑话、餐厅、美食、金融服务、生命保险、网络交友等等。
推荐系统目的
推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载（information overload）的问题。随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就 是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。
个性化推荐系统的应用
和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，因此一般都是作为一个应用存在于不同网站之中。在互联网的各类网站中都可以看到推荐系统的应用，而个性化推荐系统在这 些网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。广泛利用推荐系统的领域包括电子商务、电影和视频、音乐、社交网络、阅读、基于位置的服务、个性化邮件和广告等。
尽管不同的网站使用不同的推荐系统技术，但总地来说，几乎所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面、后台的日志系统以及推荐算法系统 3 部分构成的。