推荐系统的两大应用场景分别是评分预测（Rating Prediction）和Top-N推荐（Item Ranking）。其中评分预测主要用于评价网站，比如用户给自己看过的电影评多少分，或者用户给自己看过的书籍评价多少分，矩阵分解技术主要应用于评分预测问题；Top-N推荐常用于购物网站或拿不到显式评分的网站，通过用户的隐式反馈为用户提供一个可能感兴趣的Item列表，此排序任务需要排序模型进行建模。