Speicherbasierte Empfehlungsdienste nutzen alle gespeicherten Bewertungsdaten um mit Hilfe von berechneten Ähnlichkeit zwischen Benutzern bzw. Objekten die Bewertung nicht bewerteter Benutzer-Objekt-Kombinationen abzuschätzen.
Mit Hilfe dieser Bewertungsdaten können Ähnlichkeiten zwischen Benutzern berechnet oder mathematische Modelle zur Vorhersage der Benutzerinteressen angelernt werden.
Letzteres ist beispielsweise für die Ratings eines Kreditnehmers erforderlich, da zum einen festzuhalten ist, zu welchem Zeitpunkt eine derartige Einschätzung von einer Ratingagentur vorgenommen wurde (Bewertungsdatum).
