レコメンダシステム(英: recommender system)は、情報フィルタリング (IF) 技法の一種で、特定ユーザーが興味を持つと思われる情報(映画、音楽、本、ニュース、画像、ウェブページなど)、すなわち「おすすめ」を提示するものである。通常のレコメンダシステムは、ユーザーのプロファイルを何らかのデータ収集基準と比較検討し、ユーザーが個々のアイテムにつけるであろう評価を予測する。基準は情報アイテム側から形成する場合(コンテンツベースの手法)とユーザーの社会環境から形成する場合(協調フィルタリングの手法)がある。 ユーザーのプロファイルを構築するとき、データ収集の明示的部分と暗黙的部分を区別する。 明示的データ収集には次のようなものがある。 ユーザーにあるアイテムの評価を付けてもらう(例えば5段階評価)。 ユーザーに一群のアイテムを好きか嫌いかランク付けしてもらう。 ユーザーに2つの