物品推荐和个性化排序是推荐系统中两种不同的方法，每种方法都解决了不同的用户需求和技术挑战。 物品推荐侧重于识别用户可能互动或喜欢的物品，通常通过预测相关性（例如，“喜欢 X 的用户也喜欢 Y”）。 目标是生成一个与用户偏好相匹配的物品列表，而不一定优先考虑它们的顺序。 例如，音乐应用程序可能会根据用户的收听历史记录推荐 10 首新歌。 然而，个性化排序强调根据用户预测的偏好对物品进行排序。 它的目的是对物品进行排序，以便更相关的物品在列表中显示得更高，即使所有物品都是相关的。 例如，电子商务网站可能会对搜索结果进行排序，以便用户最有可能购买的产品首先出现，即使所有结果在技术上都是很好的匹配。
关键的技术差异在于模型是如何训练和优化的。 物品推荐通常使用诸如协同过滤或矩阵分解之类的技术来预测用户-物品交互，将该任务视为分类或回归问题（例如，“用户会点击这个吗？”）。 诸如精确率或召回率之类的指标通常用于评估。 然而，个性化排序将该问题视为相对排序任务。 诸如贝叶斯个性化排序（BPR）或列表式学习排序之类的方法针对成对比较（例如，“用户 A 比物品 Y 更喜欢物品 X”）而不是绝对分数进行优化。 此处的评估指标侧重于排序质量，例如归一化折损累计增益（NDCG），该指标会对高度相关的物品的错放进行惩罚。
使用场景也不同。 物品推荐非常适合建议顺序并不重要的场景，例如为流媒体服务生成“Top 10”列表。 个性化排序更适合位置会影响用户行为的动态列表，例如搜索结果或社交媒体中的 feed 排序。 例如，YouTube 可能会使用推荐来推荐视频，但使用个性化排序来决定它们在“Up Next”队列中的顺序。 开发人员应根据优先级是发现相关物品（推荐）还是优化其呈现顺序（排序）来选择两者之一。