推荐系统是一个偏业务的系统，推荐系统从一出现开始就是服务于业务的（即为用户推荐可能感兴趣的物品），推荐系统要产生真正的业务价值（提升用户体验、提升用户留存、分享转发、购买下单等）就需要触达用户，推荐系统是通过前端的UI与用户交互的。一般是网站或者APP上的某个模块单独提供推荐能力，用户可以感知到它的存在，用户可见即所得，这种展示在产品中的推荐系统功能模块即推荐产品形态。
推荐系统的本质目的是解决早期门户网站的人肉运营模式，提升运营效率，为用户全天候地、实时地、精准地提供千人千面的个性化服务。但算法不能解决一切问题，在适当的时候还需要人工运营/干预（比如涉及到业务聚焦、内容安全、价值传递、情感交流、价值引导等），所以当前的推荐系统可以说是人工（注入产品与运营人员的理念、思考、情感、价值观）与智能（机器学习算法通过用户行为挖掘用户兴趣偏好）的有机结合体。
可以说，产品（包括视觉展示和交互逻辑）与运营（内容运营、用户运营、策略运营）在推荐系统中发挥着重要的、无法替代的价值。推荐算法工程师在平常的工作中会跟产品、运营直接接触、沟通，因此，推荐算法工程师了解一些产品、运营方面的知识对于做好本职工作，帮助推荐系统更好地迭代是大有裨益的。对这些知识点的掌握与了解，也有利于培养推荐算法工程师的全局观，对自身的职业发展也是大有好处的。
