Un motor de recomendación, también conocido como sistema de recomendación, es un software que analiza los datos disponibles para hacer sugerencias sobre algo que pueda interesar a un usuario del sitio web, como un libro, un video o un trabajo, entre otras posibilidades.
Un motor, en un contexto de software, es un programa de propósito especial que realiza una tarea a través de un algoritmo variable, a menudo como una característica de algún programa más grande. Un motor de búsqueda es un tipo de motor de recomendación, que responde a consultas de búsqueda con páginas de resultados que son (al menos teóricamente) las mejores sugerencias del motor de búsqueda para sitios web que satisfacen la consulta del usuario, según el término de búsqueda más otros datos, como la ubicación. y temas de actualidad.
Los motores de recomendación son comunes entre el comercio electrónico, las redes sociales y los sitios web basados en contenido. Amazon fue uno de los primeros sitios en utilizar un sistema de recomendación. Cuando la empresa era esencialmente una tienda de libros en línea, comenzó a usar software para sugerir libros en los que el usuario podría estar interesado, en función de los datos recopilados sobre su actividad anterior, así como la actividad de otros usuarios que tomaron decisiones similares.
Los motores de recomendación utilizan una variedad de tecnologías y técnicas que les permiten filtrar grandes cantidades de datos y proporcionar un cuerpo de sugerencias más pequeño y enfocado para el usuario. Netflix, por ejemplo, usa el etiquetado de metadatos en videos junto con datos sobre el comportamiento del usuario para generar películas y programas de TV recomendados para miembros específicos. LinkedIn utiliza los datos semiestructurados proporcionados por los miembros, que incluyen cosas como ubicaciones, títulos de trabajo, conjuntos de habilidades e industrias, para impulsar su sección "Trabajos que podrían interesarle".
Anmol Bhasin describe dos tipos de motores de recomendación: