推荐系统的使命是为用户和物品建立连接，建立的方式是提前找出那些隐藏的连接呈现给用户，这是一个预测问题；所以推荐系统的预测问题模式，从达成的连接目标角度区分，有两大类：
- 评分预测
- 行为预测
因为评分和行为是用户对推荐结果的两类反馈，我们给他们推荐了一个或多个物品，目的是希望他们“消费”，这种消费反应在用户行为上，比如“点击查看”，信息咨询类的还有“阅读完成”，视频音乐类的有“播放完成”，电商类的“加入购物车”等。
整个行为呈现一个漏斗形状，从曝光到最终消费完成。最后在用户完成消费后，产品方一般还希望他们告诉自己消费的体验，这时候就有评分了；所以不同推荐系统的任务也不同，有的直接去预测用户如果消费完之后会给多少评分，更多的推荐系统则会分层，致力于预测用户的行为。
评分预测
评分预测问题常见于各种点评类产品（如：书影音的点评），但评分类推荐存在以下问题：数据不易收集，我刚才说过，用户给出评分意味着他已经完成了前面所有的漏斗环节；
数据质量不能保证，伪造评分数据门槛低，同时真实的评分数据又处在转化漏斗最后一环，门槛高；
评分的分布不稳定，整体评分在不同时期会差别很大，个人评分在不同时期标准不同，人和人之间的标准差别很大。
行为预测
只要用户来了，就会有各种行为数据产生，从登录刷新，到购买收藏，都是用户行为，这类数据是用户们在自觉自愿的情况下产生的，数据量比显式反馈多很多。
用户的行为通常呈现漏斗关系，希望用户最终达成的行为可能不是那么容易得到的，比如购买，比如建立一个社交关系，比如完整消费一个长内容，通常是从登录刷新开始，逐层经历漏斗流失。
而推荐系统肩负的使命自然是达成用户行为，也就是连接越多越好。这也是这一类推荐系统问题的关注点。
推荐系统预测行为方式有很多，常见的有两种：直接预测行为本身发生的概率，和预测物品的相对排序。
直接预测用户行为这一类技术，叫做 CTR 预估。这里的 C 原本是点击行为 Click，但这个解决问题的模式可以引申到任何其他用户行为，如收藏、购买。
CTR 意思就是 Click Through Rate，即“点击率”。把每一个推荐给用户的物品按照“会否点击”二分类，构建分类模型，预估其中一种分类的概率，就是 CTR 预估。
行为预测就是利用隐式反馈数据预测隐式反馈的发生概率；也因此，各家互联网产品要高度重视隐式反馈，归纳起来有以下几点原因。数据比显式反馈更加稠密。
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