Ein Empfehlungssystem (oft auch „Recommender System“ genannt) ist ein System, das einem Benutzer in einem gegebenen Kontext aus einer gegebenen Entitätsmenge aktiv eine Teilmenge „nützlicher“ Elemente empfiehlt.
Im vorangegangenen Überblick ist unter anderem auch die Vielfalt der unterschiedlichen Blickwinkel auf das Thema Empfehlungssysteme deutlich geworden. Um die wesentlichen Eigenschaften der beiden Grundprinzipien Collaborative Filtering und Content Based Filtering vorzustellen, werden in diesem Kapitel zunächst wichtige Begriffe und Algorithmen eingeführt.
Die Konzepte des Collaborative Filtering sind weitgehend unabhängig von den betrachteten Empfehlungselemeenten. Die beim Content Based Filtering angewendeten Verfahren hängen hingegen sehr stark von den Eigenschaften der Empfehlungselemente ab, auf die sie angewendet werden sollen.
Die folgende Übersicht einer Auswahl bedeutsamer Empfehlungssysteme wird in die drei Hauptgruppen Collaborative Filtering, Content Based Filtering und Hybride Systeme unterteilt. Empfehlungssysteme aber nur durch die Einteilung in diese drei Hauptgruppen zu klassifizieren, ist aufgrund der großen Bandbreite der verwendeten Verfahren innerhalb der jeweiligen Gruppe zu grob.
