سیستم های پیشنهاد دهنده سیستم هایی هستند که در پیدا کردن و انتخاب نمودن آیتم های مورد نظر کاربران به آنها کمک می کنند. طبیعی است که این سیستم ها بدون در اختیار داشتن اطلاعات کافی و صحیح در مورد کاربران و آیتم های مورد نظر آنها (بعنوان مثال فیلم، موزیک، کتاب و ...)  قادر به پیشنهاد دادن نمی باشند. بنابراین یکی از اساسی ترین اهداف آنها جمع آوری اطلاعات گوناگون در رابطه با صلایق کاربران و آیتم های موجود در سیستم است. منابع و روش های گوناگونی برای جمع آوری چنین اطلاعاتی وجود  دارد. یک روش جمع آوری اطلاعات بصورت صریح که در آن کاربر صراحتا اعلام می کند که به چه چیز هایی علاقه دارد ( بعنوان نمونه با امتیاز دادن (rate) به یک موزیک). روش دیگر روش ضمنی  است که کمی دشوار تر است و در آن سیستم باید صلایق کاربر را با کنترل و دنبال کردن رفتار ها و فعالیت های او بیابد ( بعنوان مثال باید ببینید کاربر به چه موزیک هایی بیشتر گوش می دهد، چه صفحاتی را بازدید می کند، با چه کسانی در ارتباط است و ...). علاوه بر اطلاعات ضمنی و صریح برخی از سیستم ها نیز هستند که از اطلاعات شخصی کاربران استفاده می کنند. بعنوان مثال سن، جنسیت و ملیت کاربران می تواند منبع خوبی برای شناخت کاربر  و ارائه پیشنهاد به وی باشد. به این گونه از اطلاعات Demographic Information گفته می شود که گروهی از سیستم های پیشنهاد دهنده مبتنی بر همین اطلاعات بنا شده اند. با ظهور web 2 و گسترش شبکه های اجتماعی در سال های اخیر محققین به منبع اطلاعاتی دیگری برای بهبود کیفیت پیشنهاد ها پی بردند  که همان اطلاعات موجود در شبکه های اجتماعی بود  و بر همین اساس کار های تحقیقاتی زیادی در این حوزه شکل ریزی گردید.

اهمیت سیستم های پیشنهاد دهنده وقتی بیش از پیش مشخص می شود که کاربران