A Recommender keretrendszerek az információtudomány legismertebb felhasználási területei közé tartoznak napjainkban. Az ajánlói keretrendszert olyan helyzetekben alkalmazhatja, amikor számos ügyfél dolgozik együtt számos dologgal. A Recommender keretrendszerek olyan dolgokat írnak elő az ügyfeleknek, mint például könyvek, mozgóképek, felvételek, elektronikai cikkek és számos különféle tárgy.
Az egyik legfontosabb motiváció, amiért a mai kultúrában szükségünk van egy ajánlói keretre, az, hogy az internet elterjedtsége miatt az egyéneknek sok alternatíva áll rendelkezésére. Korábban az egyének olyan boltban vásároltak, ahol korlátozottak a hozzáférhető dolgok. Paradox módon manapság az internet lehetővé teszi az egyének számára, hogy bőséges eszközökhöz jussanak a weben. A Netflix például óriási filmválasztékkal rendelkezik. Bár a hozzáférhető adatok köre bővült, egy másik probléma is felmerült, mivel az egyének nehezen választhatták ki azokat a dolgokat, amelyeket valóban látniuk kell. Ez az a hely, ahol bejön az ajánlói keret.
Az ajánlói keretrendszerek jelentős szerepet töltenek be a jelenlegi internetes üzletágban. Szinte minden jelentős technológiai szervezet alkalmaz valamilyen struktúrában ajánlói keretrendszert. Az Amazon arra használja, hogy tételeket javasoljon az ügyfeleknek, a YouTube arra használja, hogy válassza ki, melyik videót játssza le legközelebb az automatikus lejátszás során, a Facebook pedig arra használja, hogy előírja, hogy mely oldalakat kedveljék, és mely személyeket követjék. Egyes szervezetek, például a Netflix és a Spotify esetében a cselekvési terv és annak jóléte a javaslataik ereje körül forog. Az ilyen keretek létrehozásához és fenntartásához egy szervezetnek rendszerint költséges információkutatók és tervezők összejövetelére van szüksége. A javaslatkeretrendszerek jelentős és fontos eszközök az olyan szervezetek számára, mint az Amazon és a Netflix, amelyek egyaránt ismertek a személyre szabott ügyfélkapcsolatokról. Ezen szervezetek mindegyike összegyűjti és megvizsgálja az ügyfelektől származó szegmensinformációkat, és hozzáadja azokat a múltbeli vásárlások, cikkértékelések és ügyfelek viselkedésének adataihoz. Ezeket a finomságokat azután arra használják, hogy előre jelezzék, hogyan értékelik az ügyfelek a kapcsolódó cikkek készleteit, vagy mekkora valószínűséggel vásárol egy további terméket.
Az ajánlói keretrendszert használó szervezetek a rendkívül személyre szabott ajánlatok és a továbbfejlesztett ügyfélélmény miatt bővítik az ügyleteket. Az ajánlatok általában felgyorsítják a keresést, és egyszerűbbé teszik az ügyfelek számára, hogy hozzájussanak ahhoz a tartalomhoz, amelyre kíváncsiak, és olyan ajánlatokkal sokkolják őket, amelyeket soha nem tudtak volna végignézni. A kliens kezdi úgy érezni, hogy ismertek és megértettek, és kénytelen lesz további tárgyakat vásárolni vagy több anyagot felfalni. Azáltal, hogy megértjük, mire van szüksége az ügyfélnek, a szervezet fölénybe kerül, és csökken annak a veszélye, hogy elveszítjük az ügyfelet egy versenyzővel szemben. Ezenkívül lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy versenytársaik előtt helyezkedjenek el, és végre növeljék bevételeiket.
Léteznek jellegzetes ajánlói keretrendszerek, például tartalomalapú, közösségelválasztó, félfajta ajánlói keretrendszer, szegmens és jelszó alapú ajánlói keretrendszer. A számítások széles választékát különböző szakemberek alkalmazzák az egyes javaslati keretek között. A témában egy adag munka megtörtént, mégis rendkívül kedvelt pont az információkutatók körében.
Az információ az abszolút legjelentősebb erőforrás egy ajánlói keretrendszer felépítéséhez. Alapvetően ismernie kell néhány betekintést az ügyfelekkel és a dolgokkal kapcsolatban. Minél nagyobb a tulajdonában lévő adatindex, annál jobban fognak működni a keretrendszerek. Okosabb, ha egy alapvető ajánlói keretrendszerrel rendelkezünk az ügyfelek egy kis elrendezéséhez, és az ügyfélkör kialakulása után erőforrásokat fordítunk a még figyelemre méltóbb módszerekbe.
Ahogy egyre több elem válik elérhetővé az interneten, az ajánlatmotorok elengedhetetlenek az online üzlet végső sorsához. Nemcsak azon az alapon, hogy segítik az ügyfelek ügyleteinek és kommunikációjának növelését, de emellett továbbra is segítik a szervezeteket abban, hogy megszabaduljanak készleteiktől, hogy az ügyfeleket olyan cikkekkel láthassák el, amelyeket igazán szeretnek.