Hay muchos tipos distintos de sistemas de recomendación ya que tienden a ser diseñados con un propósito específico como sugerencias de música o de películas. Sin embargo, el concepto básico siempre es el mismo: que los «me gusta» o «no me gusta» de un usuario puedan ser medidos recurriendo a datos anteriores.
Para predecir lo que a alguien le va a gustar de esta forma parece algo difícil pero en realidad es algo complejo. Esta complejidad es el por qué de que el campo de los sistemas de recomendación ha sólo ha empezado a florecer ahora que estamos bien adentro de la era de los ordenadores.
La habilidad de predecir las preferencias de los usuarios es algo extremadamente atractivo para los negocios, ya que les ayuda a ser más eficientes personalizando los esfuerzos de márketing. Por esto, es una rama de la IA que está creciendo rápidamente y se está convirtiendo en un elemento crucial para las estrategias de márketing de muchas empresas.
