推薦系統的任務是聯絡使用者與資訊，一方面幫助使用者發現對自己有價值的資訊，另一方面昂資訊能夠展現在對它感興趣的使用者面前，從而實現資訊與使用者的雙贏。

為了解決資訊過載，推出分類目錄、搜尋引擎、推薦系統：

分類目錄：只能覆蓋少量熱門資訊，越來越不能滿足使用者需求；

搜尋引擎：需要使用者主動提供準確的關鍵字來尋找資訊；

推薦系統：不需要使用者提供明確的資訊，通過分析使用者的歷史行為給使用者的興趣建模，從而主動給使用者推薦能夠滿足他們興趣和需求的資訊。

基於物品的推薦(個性化推薦)：給使用者推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品；

相關列表推薦：1.包含買某個商品的使用者也經常購買的其他商品進行推薦；2.包含瀏覽過這個商品的使用者經常購買的其他商品進行推薦；它的核心就是打包銷售

個性化推薦成功的條件：1.資訊過載；2.使用者大部分時間沒有特別明確的需求；

好的推薦系統：使用者、物品、推薦系統網站；好的推薦系統不僅能夠準確預測使用者的行為，而且能夠拓寬使用者的視野，幫助使用者發現他們可能會感興趣，卻不那麼容易發現的東西。