На сегодняшний день, с быстрым развитием информационных технологий и системы образования высших учебных заведений накапливаются огромные объемы данных, разрабатывается большое количество доступных курсов. Следовательно, студенты сталкиваются с трудностями в поиске подходящих курсов, которые соответствуют их интересам. В качестве решения в течение десятилетия было разработано несколько систем рекомендаций по курсам, а также применено множество методов интеллектуального анализа данных для кластерных данных. Рекомендательная система позволяет студентам замечать свои предпочтения и возвращает результаты, которые полезны для него, основываясь на оценках других пользователей и предположениях самой системы. С помощью рекомендательных систем, учебный процесс студента будет спланирован более продуктивно и эффективно. Целью данного исследования является определение общих критериев рекомендательной системы для удовлетворения интересов и задач студентов. Для получения глубокого теоретического понимания был проведен тщательный обзор литературы по работам, опубликованным за 5- летний период (2015-2020 годы). В работе анализируются технологии, которые используются для создания рекомендационных систем. Полученные результаты показывают общие подходы, алгоритмы и оценочные измерения рекомендательной системы.