अनुशंसा ढाँचे आज सूचना विज्ञान के सबसे प्रसिद्ध उपयोगों में से एक हैं। आप उन स्थितियों में सिफ़ारिशकर्ता ढाँचे को लागू कर सकते हैं जहाँ कई ग्राहक कई चीज़ों के साथ सहयोग करते हैं। सलाहकार ढाँचे ग्राहकों को चीज़ें लिखते हैं, उदाहरण के लिए, किताबें, मोशन पिक्चर्स, रिकॉर्डिंग, इलेक्ट्रॉनिक आइटम और कुल मिलाकर कई अलग-अलग आइटम।

वर्तमान संस्कृति में हमें अनुशंसा ढांचे की आवश्यकता क्यों है, इसके पीछे एक प्रमुख प्रेरणा यह है कि इंटरनेट की व्यापकता के कारण व्यक्तियों के पास उपयोग करने के लिए बहुत सारे विकल्प हैं। पहले लोग वास्तविक दुकान में खरीदारी करते थे, जिसमें मिलने वाली चीजें सीमित होती हैं। विरोधाभासी रूप से, इन दिनों, इंटरनेट व्यक्तियों को वेब पर प्रचुर संपत्ति प्राप्त करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स के पास फिल्मों का जबरदस्त वर्गीकरण है। यद्यपि सुलभ डेटा की मात्रा में विस्तार हुआ, एक और मुद्दा उभरा क्योंकि व्यक्तियों को उन चीज़ों को चुनने के लिए संघर्ष करना पड़ा जो उन्हें वास्तव में देखने की ज़रूरत थी। यह वह स्थान है जहां अनुशंसा ढांचा आता है।

वर्तमान इंटरनेट व्यवसाय उद्योग में अनुशंसा ढाँचे एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। लगभग हर महत्वपूर्ण-तकनीकी संगठन ने किसी न किसी संरचना में अनुशंसा ढाँचे को लागू किया है। अमेज़ॅन इसका उपयोग ग्राहकों को आइटम प्रस्तावित करने के लिए करता है, YouTube इसका उपयोग यह चुनने के लिए करता है कि ऑटोप्ले पर आगे कौन सा वीडियो चलाना है, और फेसबुक इसका उपयोग पेजों को पसंद करने और लोगों को फ़ॉलो करने के लिए निर्धारित करने के लिए करता है। नेटफ्लिक्स और स्पॉटिफ़ जैसे कुछ संगठनों के लिए, कार्य योजना और उसकी समृद्धि उनके प्रस्तावों की शक्ति के इर्द-गिर्द घूमती है। ऐसे ढांचे को बनाने और बनाए रखने के लिए, एक संगठन को आम तौर पर महंगे सूचना शोधकर्ताओं और डिजाइनरों के एक समूह की आवश्यकता होती है। सुझाव ढाँचे अमेज़ॅन और नेटफ्लिक्स जैसे संगठनों के लिए महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण उपकरण हैं, जो दोनों अपने अनुकूलित ग्राहक अनुभवों के लिए जाने जाते हैं। इनमें से प्रत्येक संगठन ग्राहकों से खंड की जानकारी एकत्र करता है और उसकी जांच करता है और इसे पिछली खरीदारी, आइटम मूल्यांकन और ग्राहक व्यवहार के डेटा में जोड़ता है। फिर इन सूक्ष्मताओं का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि ग्राहक संबंधित वस्तुओं के सेट को कैसे रेट करेंगे, या ग्राहक द्वारा अतिरिक्त वस्तु खरीदने की कितनी संभावना है।

अत्यधिक अनुकूलित ऑफ़र और उन्नत ग्राहक अनुभव के कारण सलाहकार ढांचे का उपयोग करने वाले संगठन सौदों के विस्तार पर केंद्रित हैं। प्रस्ताव आम तौर पर खोजों में तेजी लाते हैं और ग्राहकों के लिए उस सामग्री तक पहुंचना आसान बनाते हैं जिसमें वे रुचि रखते हैं और उन्हें उन प्रस्तावों से आश्चर्यचकित करते हैं जिन्हें उन्होंने कभी नहीं देखा होगा। ग्राहक को ज्ञात और समझा हुआ महसूस होने लगता है और वह अतिरिक्त वस्तुएं खरीदने या अधिक पदार्थ खाने के लिए बाध्य हो जाता है। यह समझने से कि ग्राहक को क्या चाहिए, संगठन को बढ़त हासिल हो जाती है और किसी दावेदार के हाथों ग्राहक खोने का खतरा कम हो जाता है। इसके अलावा, यह संगठनों को अपने प्रतिद्वंद्वियों के सामने खुद को खड़ा करने और अंततः अपनी आय बढ़ाने की अनुमति देता है।

विशिष्ट प्रकार के अनुशंसाकर्ता ढांचे हैं, उदाहरण के लिए, सामग्री-आधारित, समुदाय पृथक्करण, आधा नस्ल अनुशंसाकर्ता ढांचा, खंड और वॉचवर्ड आधारित अनुशंसाकर्ता ढांचा। प्रत्येक प्रकार के सुझाव ढाँचे में विभिन्न विशेषज्ञों द्वारा विभिन्न प्रकार की गणनाओं का उपयोग किया जाता है। इस विषय पर बहुत काम किया गया है, फिर भी, यह सूचना शोधकर्ताओं के बीच बेहद पसंदीदा बिंदु है।

अनुशंसाकर्ता ढाँचे के निर्माण के लिए सूचना सबसे महत्वपूर्ण संसाधन है। मूलतः, आपको अपने ग्राहकों और चीज़ों के संबंध में कुछ जानकारियां जानने की आवश्यकता है। आपके स्वामित्व में डेटा इंडेक्स जितना बड़ा होगा, आपका फ्रेमवर्क उतना ही बेहतर काम करेगा। ग्राहकों की एक छोटी सी व्यवस्था के लिए एक मौलिक अनुशंसाकर्ता ढांचा रखना और ग्राहक आधार विकसित होने के बाद सभी अधिक उल्लेखनीय तरीकों में संसाधन लगाना बेहतर है।

जैसे-जैसे आइटमों की बढ़ती संख्या वेब पर उपलब्ध होती जा रही है, प्रस्ताव मोटरें ऑनलाइन व्यवसाय के अंतिम भाग्य के लिए आवश्यक हैं। न केवल इसलिए कि वे ग्राहक सौदों और संचार को बढ़ाने में मदद करते हैं, बल्कि इसलिए भी कि वे संगठनों को उनके स्टॉक से छुटकारा पाने में सहायता करते रहेंगे ताकि वे ग्राहकों को उनकी पसंद की चीजें उपलब्ध करा सकें।