随着时代变迁的广告业，从广播、电视业广告的辉煌，到互联网门户时代的banner广告和狂轰乱炸的edm，再到了搜索引擎和移动互联网时代的推荐位广告，随着人们的数据可被记录并且计算，也随之产生了计算广告学这门新兴学科。
从广撒网的广告形式到精准地捕捉到用户的需求，并且呈现给用户更加恰当的广告，给互联网公司带来了巨额的广告收入，这中间推荐系统功不可没。
早期的门户网站充斥着banner广，并没有精准触达用户
电商的推荐系统则帮助电商网站大大提高销售额，亚马逊通过个性化推荐系统能够提高35%的销售量。
在2016年，推荐算法能够为Netflix节省每年10亿美元。让其中的冷门内容也能够发挥作用，需要依赖基于用户习惯数据的个性化推荐系统——利用个性化推荐，相比简单展示最受欢迎清单，观看率提升3-4倍。
而近两年兴起的内容分发类产品更是基于内容推荐的个性化推荐收获了大量用户的注意力。今日头条、一点资讯，或是百度的feed流产品，已经成为了除了微信之外的“时间杀手”。让用户愿意沉浸其中的原因，除了产品内容本身的建设，也有来自于个性化推荐的重要力量。
