أصبحت أنظمة التوصية، أو كما تعرف أيضاً بمحركات التوصية، مجال بحث مهم يتم تطبيقه في العديد من المجالات. بالإضافة إلى ذلك، جرى تطوير التقنيات خلف هذه الأنظمة خلال الزمن. في العموم، تساعد هذه الأنظمة المستخدمين على إيجاد المنتجات أو الخدمات (مثل الكتب أو الموسيقى) المطلوبة من قبلهم، وذلك عن طريق تحليل وتجميع نشاطات المستخدمين لآخرين، عن طريق المراجعات Reviews بشكل أساسي، ومن ثم تشكيل التوصيات. تساعد التوصيات على تسهيل حققت أنظمة التوصية التقليدية نجاحاً كبيراً في عدد من التطبيقات.

تعمل نظم التوصية التقليدية بشكل أساسي على قياس التشابه بين المستخدمين باستخدام التقييمات المعطاة من قبل المستخدمين للمواد المدروسة حيث يقوم بتقييم المادة عن طريق قيمة ما.

ونطرح في هذه البحث كيفية إنشاء نظام توصية من نوع الترشيح التعاوني (Collaborative Filtering) وسنستطيع من خلاله فهم بشكل أكبر لأنظمة التوصية بشكل عام، وكيف يساعدنا سلوك المستخدمين في هذه العملية.