نظام يقوم باقتراح المنتجات والخدمات والمعلومات على المستخدمين بالاعتماد على تحليل البيانات وترشيحها. إذ يقوم بدايةً بجمع سجلات الاستخدام والسلوكيات السابقة لمستخدم ما، بالإضافة إلى سلوك المستخدمين المماثلين له. وذلك بهدف اقتراح المنتجات التي قد تقع ضمن دائرة اهتمامه. تعتمد محركات التوصية عادةً على البيانات الضخمة وخوارزميات التعلم الآلي، وتقدم طريقة فعالة للشركات لترويج منتجاتها وتقديم حلول مخصصة للمستهلكين بناءً على تجاربهم وسلوكهم وتفضيلاتهم واهتماماتهم.
يعتمد محرك التوصية على عنصر أساسي يعرف باسم التابع الموصي (Recommender Function)، والذي يأخذ بعين الاعتبار مجموعة من البيانات والمعلومات المتعلقة بالمستخدم ويتوقع نسبة إقباله على منتج ما. وتمر عملية معالجة البيانات بالمراحل التالية:
يساعد محرك التوصية الشركات على زيادة العائدات وتحسين معدلات النقرات على الإعلانات. كما قد يكون له آثار إيجابية على تجربة المستخدم، وبالنتيجة زيادة رضاه عن المنتجات أو الخدمات التي تقدمها تلك الشركة. فعلى سبيل المثال تقدم منصة نيتفلكس مجموعة من توصيات الأفلام والمسلسلات التي قد يستمتع المستخدم بمشاهدتها، وتوفر عليه الكثير من الوقت والجهد اللازم لتصفح مكتبتها الضخمة. وقد تمكنت المنصة باستخدام هذه الميزة من تخفيض معدلات إلغاء الاشتراك موفرة بذلك حوالي مليار دولار سنوياً.
