چارچوب‌های توصیه‌کننده امروزه یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای علم اطلاعات هستند. می‌توانید چارچوب‌های توصیه‌کننده را در شرایطی اعمال کنید که مشتریان متعددی با موارد متعددی همکاری می‌کنند. چارچوب‌های توصیه‌کننده چیزهایی را برای مشتریان تجویز می‌کنند، به‌عنوان مثال، کتاب‌ها، تصاویر متحرک، ضبط‌شده، اقلام الکترونیکی، و موارد مختلف متعدد به طور کلی.
یکی از انگیزه‌های اصلی در پس چرایی نیاز ما به یک چارچوب توصیه‌گر در فرهنگ امروزی این است که افراد به دلیل فراگیر شدن اینترنت، گزینه‌های جایگزین زیادی برای استفاده دارند. قبلاً، افراد از یک فروشگاه واقعی خرید می‌کردند، که در آن چیزهای قابل دسترسی محدود شده بودند. به طرز متناقضی، این روزها، اینترنت به افراد اجازه می دهد تا به دارایی های فراوان در وب دسترسی پیدا کنند. به عنوان مثال، نتفلیکس دارای مجموعه ای فوق العاده از فیلم ها است. اگرچه اندازه داده‌های در دسترس گسترش یافت، اما با تلاش افراد برای انتخاب چیزهایی که واقعاً باید ببینند، مشکل دیگری پدیدار شد. این جایی است که چارچوب توصیه‌کننده وارد می‌شود.
چارچوب‌های توصیه‌کننده نقش مهمی در صنعت کسب‌وکار اینترنتی کنونی دارند. تقریباً هر سازمانی که دارای فناوری است، چارچوب‌های توصیه‌کننده را در ساختار یا ساختار دیگری اعمال کرده است. آمازون از آن برای پیشنهاد موارد به مشتریان، یوتیوب برای انتخاب ویدیوی بعدی برای پخش خودکار و فیس بوک برای تجویز صفحاتی برای لایک کردن و افراد برای فالو کردن از آن استفاده می کند. برای سازمان های خاصی مانند نتفلیکس و اسپاتیفای، برنامه عمل و رونق آن حول قدرت پیشنهادات آنها می چرخد. برای ایجاد و حفظ چنین چارچوب‌هایی، یک سازمان معمولاً به مجموعه‌ای از محققان و طراحان اطلاعاتی پرهزینه نیاز دارد. چارچوب‌های پیشنهادی دستگاه‌های مهم و مهمی برای سازمان‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس هستند که هر دو به‌خاطر برخوردهای سفارشی‌شده با مشتریان خود شناخته شده‌اند. هر یک از این سازمان ها اطلاعات بخش از مشتریان را جمع آوری و بررسی می کند و آن را به داده های خریدهای گذشته، ارزیابی اقلام و رفتار مشتری اضافه می کند. سپس از این ظرافت‌ها برای پیش‌بینی اینکه مشتریان چگونه به مجموعه‌هایی از اقلام مرتبط امتیاز می‌دهند، یا اینکه مشتری چقدر احتمال دارد که یک کالای اضافی را خریداری کند، استفاده می‌شود.
سازمان‌هایی که از چارچوب‌های توصیه‌گر استفاده می‌کنند، به دلیل پیشنهادات بسیار سفارشی‌شده و تجربه مشتری ارتقا یافته، بر گسترش معاملات متمرکز هستند. پیشنهادها معمولاً جستجوها را تسریع می‌کنند و دسترسی مشتریان به محتوای مورد علاقه‌شان را ساده‌تر می‌کنند و آنها را با پیشنهادهایی که هرگز نمی‌توانستند دنبالشان کنند شوکه می‌کنند. مشتری شروع به احساس شناخته شدن و درک شدن می کند و مجبور است اقلام اضافی بخرد یا مواد بیشتری ببلعد. با درک نیازهای مشتری، سازمان دست بالا را به دست می آورد و خطر از دست دادن مشتری در مقابل یک مدعی کاهش می یابد. علاوه بر این، به سازمان ها اجازه می دهد تا خود را در مقابل رقبای خود قرار دهند و در نهایت درآمد خود را افزایش دهند.
انواع متمایز چارچوب‌های توصیه‌کننده وجود دارد، به‌عنوان مثال، چارچوب‌های مبتنی بر محتوا، جداکننده جامعه، چارچوب توصیه‌گر نیمه‌نژاد، چارچوب توصیه‌گر مبتنی بر بخش و واژه‌نامه. مجموعه ای از محاسبات توسط متخصصان مختلف در هر نوع چارچوب پیشنهادی استفاده می شود. مجموعه‌ای از کار روی این موضوع انجام شده است، اما هنوز هم در بین محققان اطلاعاتی بسیار مورد علاقه است.
اطلاعات مهم ترین منبع برای ساختن یک چارچوب توصیه گر است. اساسا، شما باید بینش های کمی در مورد مشتریان و چیزهای خود بدانید. هرچه شاخص داده در مالکیت شما بزرگتر باشد، چارچوب های شما بهتر کار خواهند کرد. هوشمندانه‌تر است که یک چارچوب توصیه‌گر اساسی برای چیدمان کمی از مشتریان داشته باشید، و پس از توسعه پایگاه مشتری، منابع را در همه روش‌های قابل توجه‌تر قرار دهید.
از آنجایی که تعداد روزافزونی از موارد در وب قابل دسترسی است، موتورهای پیشنهادی برای سرنوشت نهایی کسب و کار آنلاین ضروری هستند. نه تنها به این دلیل که آنها به افزایش معاملات و ارتباطات مشتریان کمک می کنند، بلکه علاوه بر این، به سازمان ها کمک می کنند تا از شر سهام خود خلاص شوند تا بتوانند اقلامی را که واقعاً دوست دارند به مشتریان عرضه کنند.