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（information overload）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。
以看电影为例，一般来说，我们可能用如下方式决定最终看什么电影。
- 向朋友咨询。我们也许会打开聊天工具，找几个经常看电影的好朋友，问问他们有没有什么电影可以推荐。甚至，我们可以打开微博，发表一句“我要看电影”，然后等待热心人推荐电影。这种方式在推荐系统中称为社会化推荐（social recommendation），即让好友给自己推荐物品。
- 我们一般都有喜欢的演员和导演，有些人可能会打开搜索引擎，输入自己喜欢的演员名，然后看看返回结果中还有什么电影是自己没有看过的。比如周星驰的电影，豆瓣搜索周星驰，发现他早年的一部电影我还没看过，于是就会看一看。这种方式是寻找和自己之前看过的电影在内容上相似的电影。推荐系统可以将上述过程自动化，通过分析用户曾经看过的电影找到用户喜欢的演员和导演，然后给用户推荐这些演员或者导演的其他电影。这种推荐方式在推荐系统中称为基于内容的推荐 （content-based filtering）。
- 我们还可能查看排行榜，比如著名的IMDB电影排行榜，看看别人都在看什么电影，别人都喜欢什么电影，然后找一部广受好评的电影观看。这种方式可以进一步扩展：如果能找到和自己历史兴趣相似的一群用户，看看他们最近在看什么电影，那么结果可能比宽泛的热门排行榜更能符合自己的兴趣。这种方式称为基于协同过滤（collaborative filtering）的推荐。
