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  推薦系統產生推薦列表的方式通常有兩種:協同過濾以及基於內容推薦,或者基於個性化推薦。 協同過濾方法根據使用者歷史行為(例如其購買的、選擇的、評價過的物品等)結合其他使用者的相似決策建立模型。這種模型可用於預測使用者對哪些物品可能感興趣(或使用者對物品的感興趣程度)。 基於內容推薦利用一些列有關物品的離散特徵,推薦出具有類似性質的相似物品。兩種方法經常互相結合(參考混合推薦系統)  協同過濾和基於內容推薦的區別可以比較兩個流行的音樂推薦系統 --- Last.fm 和 Pandora Radio. 每一種系統都有其長處與弱點。在上面的例子中,為了提供精準推薦,Last.fm 需要大量使用者資訊。這是一個冷啟動問題,在協同過濾系統中是常見的問題。而 Pandora 啟動時則僅需要很少資訊,然而這種方法的侷限性很大(例如,這類方法只能得出與原始種子相似的推薦)。  推薦系統是一種有效代替搜尋演算法的方式,因為他們幫助使用者找到一些他們自己沒有辦法找到的物品。有趣的是,推薦系統在實現之時通常使用搜尋引擎對非傳統資料索引。  Montaner 從智慧代理角度給出了有關推薦系統的第一篇綜述文章。Adomavicius給出了一種新的有關推薦系統的全景。Herlock提供了有關評價推薦系統的技術綜述。Beel等討論了離線評價中的問題。Beel等同事也提供了現有有關推薦系統的研究文獻與現存挑戰。
推薦系統是一種資訊過濾系統,用於預測使用者對物品的“評分”或“偏好”。