推薦系統（rs）是向使用者建議有用物品的軟體工具和技術
「物品」是用來表示系統向使用者推薦內容的總稱。乙個推薦系統通常專注於乙個特定型別的物品（如cd或新聞），因此它的設計、圖形使用者介面以及用於生成建議的核心的推薦技術都是為特定型別的物品提供有用和有效的建議而定製的。
推薦系統主要針對的是那些缺乏足夠的個人經驗和能力的人，它們無法評估潛在的大量可供選擇的物品。
個性化的推薦最簡單的形式是提供乙個排好序的物品列表。通過這個排序列表，推薦系統試圖根據使用者的偏好和其他約束條件來**最合適的產品或服務。
推薦系統被證明是一種解決資訊過載問題的有效工具，可選擇是好的，但是太多的選擇就不是很好了。
推薦系統被定義為軟體工具和技術，這些工具和技術用於為使用者提供物品建議資訊，而這些推薦資訊使用者或許會利用
1.增加物品銷售數量
2.**更多種類的物品
3.增加使用者滿意度
4.增加使用者忠誠度
5.更好地了解使用者需求
1.發現一些好的物品
2.發現所有好的物品
3.產品註解：在給定的上下文語境中，我們根據使用者的長期偏好來確定這些物品的重要性
4.推薦系列產品
5.搭配推薦
6.閒逛：在這項任務中，使用者只是簡單地瀏覽目錄而不帶有強烈地購買意圖。推薦系統的任務是幫助使用者瀏覽一些其在特定瀏覽時期可能會感興趣的物品
8.完善使用者資訊
10.幫助他人：有些使用者樂於貢獻資訊，如它們對物品的評價（評分）
推薦系統是資訊處理系統，為了實現推薦，該系統會積極收集各種資料。資料主要是關於推薦的物品和收到這些推薦結果的使用者，但是由於推薦系統獲得的資料和知識**可能區別很大，它們最終是否可以被利用取決於推薦技術。
物品。物品是被推薦的物件集。物品具有複雜性和有價值或效用的特點。如果物品對於使用者是有用的，那麼物品的作用就是積極的；否則如果物品對於使用者不適合，那物品的作用就是消極的，從而導致使用者在選擇時做出錯誤決定。我們注意到，當乙個使用者需要獲得乙個物品時，他總會付出代價，其中包括搜尋物品的認知代價和最終為物品支付的費用。物品集可以用各種資訊和表述方法來表示。
使用者。正如前面提到的那樣，推薦系統的使用者可能有非常不同的目的和特點。為了使推薦結果和人機互動個性化，推薦系統使用使用者的一系列資訊。這種資訊可以用不同的方式組織，而且同樣的是，選擇哪種資訊建模取決於推薦系統
事務。我們一般將乙個事務看作使用者和推薦系統進行互動的一條記錄，人機互動過程中產生的這種類似日誌的資料儲存著重要的資訊，並且這些資料對系統中推薦生成演算法是有用的。
實際上評分是推薦系統收集交易資料最流行的方式。這些評分可能是用顯式或者隱式的方式收集的。收集顯式評分時，使用者需要在某個評級尺度內給出自己對物品的看法。評級可以採用各種方式：
1.數字評級
2.序數評級
3.二元制評級：僅需確認好或不好
4.一元制評級：用來表示使用者已經看到或買了乙個物品，或由此對物品進行明確的評價。在這種情況下，評分值得缺失意味著關聯使用者和物品得資訊是未知的
另一種評價的形式就是關聯使用者和物品的標籤。
從事務中隱式收集使用者評級，系統的目標是根據使用者的行為推斷使用者的意圖。
在會話系統中，即支援互動過程的系統中，交易模型更加精確。在這些系統中，使用者請求和系統行為交替出現。更確切地說，使用者請求乙個推薦，系統就產生乙個推薦列表。但是系統仍然需要額外的使用者偏好資訊，以期產生更好的結果。在這個交易模型中，系統收集各種請求——響應資訊，並且最終通過觀察推薦過程的結果來修改系統的互動策略。
為了實現上述目的，系統必須能夠**一些物品的效用性，或者至少對物品的效用性作比較，然後根據比較決定該推薦的物品。雖然推薦演算法中對**這一步描述不是很明確，但是我們仍然可以使用統一的模型來描述推薦系統的一般作用。
3.基於人口統計學的：這種型別的推薦系統推薦物品時是基於人口統計資訊的。我們假設不同的人群資訊應該產生不同的推薦。許多**採用基於人口統計學的簡單而有效的個性化解決方案。
4.基於知識：基於知識的系統根據特定的領域知識推薦物品，這些知識是關於如何確定物品的哪些特徵能夠滿足使用者需求和偏好，以及最終如何確定物品對使用者有用。
5.基於社群：這種推薦方法依賴使用者朋友的偏好。這種技術有個業界流行的表述「告訴我你的朋友是誰，我將知道你是誰」。這種推薦系統獲取使用者的社會關係和使用者朋友的偏好等資訊並以此進行建模。
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