Чем задача рекомендаций отличается от поиска и от обычной классификации?

У классификации есть правильный ответ для каждого объекта, у поиска — явный запрос. У рекомендаций нет ни того, ни другого: запрос не задан (его роль играет пользователь и контекст), а правильного ответа не существует — есть только порядок, который лучше или хуже удовлетворяет пользователя. Отсюда три следствия. Первое: выход — не метка, а упорядоченный список из K объектов, поэтому метрики позиционные. Второе: обучающие данные порождены прошлой моделью, то есть смещены — мы видим отклик только на то, что сами же и показали. Третье: качество определяется онлайн, а офлайн-оценка лишь приближает его.