推薦框架是當今資訊科學最著名的應用之一。您可以在許多客戶與許多事物進行協作的情況下應用推薦框架。推薦系​​統向客戶推薦事物，例如書籍、電影、錄音、電子產品以及許多不同的產品。

在當今文化中，我們需要推薦框架的一個關鍵動機是，由於網路的普及，個人有很多選擇可以使用。以前，人們習慣在實體商店購物，但裡面的物品是有限的。矛盾的是，如今，網路允許個人在網路上獲取大量資源。例如，Netflix 擁有種類繁多的電影。儘管可存取數據的衡量標準有所擴大，但隨著人們努力選擇他們真正需要查看的內容，另一個問題出現了。這就是推薦框架發揮作用的地方。

推薦框架在目前的網路產業中佔有重要地位。幾乎每個重要的技術組織都以某種結構應用了推薦框架。亞馬遜利用它向客戶推薦商品，YouTube 利用它來選擇自動播放中下一個播放的視頻，Facebook 利用它來指定要喜歡的頁面和要關注的個人。對於 Netflix 和 Spotify 等某些組織來說，行動計畫及其繁榮取決於其提案的力量。為了創建和維護這樣的框架，組織通常需要聚集昂貴的資訊研究人員和設計人員。對於 Amazon 和 Netflix 等組織來說，建議框架是重要且重要的工具，這兩家公司都以客製化客戶體驗而聞名。這些組織中的每一個都會收集和檢查來自客戶的細分信息，並將其添加到來自過去購買、專案評估和客戶行為的數據中。然後，這些微妙之處用於預測顧客將如何評價相關商品，或顧客購買額外商品的可能性有多高。

使用推薦系統的組織以擴大交易為中心，因為它具有高度客製化的優惠和升級的客戶體驗。提案通常會加速搜索，使客戶更容易獲得他們感興趣的內容，並用他們從未瀏覽過的優惠讓他們震驚。客戶開始感到被了解和理解，並且必然會購買額外的物品或吞噬更多的物質。透過了解客戶的需求，組織可以佔上風，並減少因競爭者而失去客戶的風險。此外，它還使組織能夠將自己置於競爭對手的前面，並最終增加收入。

有不同類型的推薦系統，例如基於內容的、社群分離的、混血的推薦系統、基於分段和關鍵字的推薦系統。不同的專家在每種類型的建議框架中使用不同的計算方法。關於這個主題已經做了很多工作，但它仍然是資訊研究人員最喜歡的一點。

資訊絕對是建立推薦框架最重要的資源。基本上，您需要了解一些有關您的客戶和事物的見解。您擁有的資料索引越大，您的框架運行得越好。更明智的做法是為一小部分客戶建立一個基本的推薦系統，並在客戶群發展後將資源投入所有更出色的方法。

隨著網路上可訪問的項目數量不斷增加，提案引擎對於線上業務的最終命運至關重要。不僅因為它們有助於增加客戶交易和溝通，而且因為它們將繼續幫助組織擺脫庫存，以便為客戶提供他們真正喜歡的商品。