推荐系统（Recommendation System, RS）是一种 利用算法为用户提供个性化推荐的系统。它通过分析用户的历史行为、个人喜好、兴趣爱好等数据信息，从海量项目中筛选出用户可能感兴趣的内容并推荐给用户。推荐系统旨在解决信息过载问题，帮助用户快速找到自己喜欢和感兴趣的内容，从而提高用户的满意度和忠诚度，同时也可以帮助企业提高销售额和用户留存率。
推荐系统可以分为数据架构和功能架构两部分。数据架构涉及数据的生产、计算和存储，而功能架构则主要关注在庞大的候选物品集中为用户筛选出最感兴趣的物品。推荐系统的工作流程通常包括数据收集和预处理、用户建模、推荐对象建模和推荐算法模块等步骤。通过这些步骤，推荐系统能够发现用户的兴趣点并引导用户发现自己的信息需求。
总的来说，推荐系统是一种强大的工具，它通过个性化推荐技术，帮助用户在海量信息中快速找到有价值的内容，提升用户体验和企业的运营效率。