在介绍矩阵分解之前，先让我们明确下推荐系统的场景以及矩阵分解的原理。对于推荐系统来说存在两大场景即评分预测（rating prediction）与Top-N推荐（item recommendation，item ranking）。
- 评分预测场景主要用于评价网站，比如用户给自己看过的电影评多少分（MovieLens），或者用户给自己看过的书籍评价多少分。其中矩阵分解技术主要应用于该场景。
- Top-N推荐场景主要用于购物网站或者一般拿不到显式评分信息的网站，即通过用户的隐式反馈信息来给用户推荐一个可能感兴趣的列表以供其参考。其中该场景为排序任务，因此需要排序模型来对其建模。因此，我们接下来更关心评分预测任务。
Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35262187
Ref： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27502172
来源：CSDN
作者：人鱼线
链接：https://blog.csdn.net/qfikh/article/details/104655674