互联网的出现和普及，带来的网上信息量的大幅增长，出现信息超载问题。为了解决信息过载的问题，提出了很多解决方案，其中最具有代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎。

但是随着互联网规模的不断扩大，分类目录和搜索引擎，不能解决用户的需求。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。

推荐系统具有用户需求驱动、主动服务和信息个性化程度高等优点，可有效解决信息过载问题。

推荐系统是一种智能个性化信息服务系统，可借助用户建模技术对用户的长期信息需求进行描述，并根据用户模型通过一定的智能推荐策略实现有针对性的个性化信息定制，能够依据用户的历史兴趣偏好，主动为用户提供符合其需求和兴趣的信息资源。

推荐系统利用推荐算法将用户和物品联系起来，能够在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息，也能将信息推送给对他们感兴趣的用户。

根据已有用户注册信息和购买信息，使用朴素贝叶斯分类预测一个新注册用户购买计算机的可能性，从而向该用户推荐计算机类广告。训练样本如表3-1所示。