Um motor de recomendações, também conhecido como sistema de recomendações, é um software que analisa os dados disponíveis para fazer sugestões para algo em que um utilizador de um website possa estar interessado, como um livro, um vídeo ou um trabalho, entre outras possibilidades.
Um motor, num contexto de software, é um programa de propósito especial que executa uma tarefa através de um algoritmo variável, muitas vezes como uma característica de um programa maior. Um motor de busca é um tipo de motor de recomendação, respondendo a consultas de pesquisa com páginas de resultados que são (pelo menos teoricamente) as melhores sugestões do motor de busca para sites que satisfazem a consulta do usuário, com base no termo de pesquisa mais outros dados, tais como localização e tópicos de tendências.
Motores de recomendação são comuns entre sites de comércio eletrônico, mídias sociais e sites baseados em conteúdo. A Amazon foi um dos primeiros sites a utilizar um sistema de recomendação. Quando a empresa era essencialmente uma livraria online, começou a utilizar software para sugerir livros em que o utilizador pudesse estar interessado, com base em dados recolhidos sobre a sua actividade anterior, bem como a actividade de outros utilizadores que fizeram escolhas semelhantes.
Os motores de recomendações utilizam uma variedade de tecnologias e técnicas que lhes permitem filtrar grandes quantidades de dados e fornecer um conjunto menor e mais focado de sugestões para o utilizador. A Netflix, por exemplo, utiliza a marcação de metadados em vídeos, em conjunto com dados sobre o comportamento do usuário, para criar filmes e programas de TV recomendados para membros específicos. O LinkedIn usa os dados semi-estruturados fornecidos pelos membros, incluindo coisas como localizações, títulos de empregos, conjuntos de habilidades e indústrias, para alimentar sua seção "Jobs you might be interested in".
Anmol Bhasin descreve dois tipos de mecanismos de recomendação: