La rápida expansión en curso de Internet aumenta en gran medida la necesidad de sistemas de recomendación eficaces para filtrar la abundante información. Una amplia gama de comunidades lleva a cabo una extensa investigación de sistemas de recomendación, incluidos científicos sociales e informáticos, físicos e investigadores interdisciplinarios. A pesar de los importantes logros teóricos y prácticos, faltan la unificación y la comparación de diferentes enfoques, lo que impide nuevos avances. En este artículo, revisamos los desarrollos recientes en los sistemas de recomendación y discutimos los principales desafíos. Comparamos y evaluamos los algoritmos disponibles y examinamos sus funciones en los desarrollos futuros. Además de los algoritmos, se describen aspectos físicos para ilustrar el comportamiento macroscópico de los sistemas de recomendación. Se examinan los posibles efectos y las orientaciones futuras. Enfatizamos que la recomendación tiene una gran profundidad científica y combina diversos campos de investigación, lo que la hace interesante para físicos e investigadores interdisciplinarios.