推荐系统（Recommendation System）是一种信息过滤系统，可根据用户的兴趣和行为数据，向用户推荐可能感兴趣的物品（如商品、文章、视频等）。推荐系统主要分为两种类型：基于内容的推荐和协同过滤推荐。
基于内容的推荐是根据物品的属性和用户的喜好匹配，向用户推荐与其过去喜欢的内容相似的物品。这种方法适用于物品有明确属性的场景，比如书籍、电影等。
协同过滤推荐则是通过分析不同用户的行为数据，找出用户之间的相似性，并向某个用户推荐其相似用户喜欢的物品。这种方法不需要物品的明确属性，适用于各种网络服务平台。
推荐系统的使用可以通过用户的行为数据，如点击、浏览记录来向用户推荐物品。系统会根据用户的行为历史和偏好算法，为用户提供个性化推荐。通常，推荐系统会提供一个推荐列表，用户可以通过点击、查看来与推荐物品互动。