推荐系统是一种利用用户历史行为数据和其他相关信息，对用户进行个性化推荐的系统。它主要通过分析用户的历史行为、兴趣、偏好等数据，来预测用户可能感兴趣的物品或内容，并将这些物品或内容推荐给用户。推荐系统广泛应用于电商、社交媒体、新闻门户、音乐视频等各种互联网应用中。
推荐系统的核心技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。其中，数据挖掘技术主要用于分析用户历史行为数据，发现用户的兴趣和偏好；机器学习技术主要用于建立推荐模型，预测用户可能感兴趣的物品或内容；自然语言处理技术主要用于对文本数据进行分词、词性标注、情感分析等处理，以提高推荐系统的精度和效果。
推荐系统的应用形式包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。其中，基于内容的推荐主要是根据物品的属性和特征来进行推荐；协同过滤推荐主要是根据用户的历史行为和偏好来进行推荐；混合推荐则是将多种推荐算法进行组合，以提高推荐的精度和效果。
推荐系统的目的是提高用户的满意度和忠诚度，增加电商网站的销售额和用户粘性，提高社交媒体的活跃度和用户留存率，等等。