参考资料：计算广告与推荐系统有哪些区别？
1. 广告和推荐系统的区别
最根本的区别是解决的问题不同：
- 计算广告：要处理三方利益的协调问题，分别是广告主、用户和媒体
- 推荐系统：要处理用户体验的问题
正因为处理问题不同，比如同样构建一个CTR模型时，考虑的方式也不同：
- 对于计算广告，站的角度更多是用这个CTR模型产生更多的收益，那么在使用的时候更偏向于将CTR高的广告全都排在前面。
- 对于推荐系统，在使用CTR模型时，不适合全都按照CTR来对内容进行排序，而是要兼顾内容的多样性、新颖性和流行度。因为推荐系统的核心是用户体验，如果全都按照用户的行为历史来生成推荐内容，容易让用户感觉推荐的内容全是重复的，容易产生疲倦。
由于计算广告是一个三方利益协调的问题，会涉及到广告主和媒体关于价格的博弈，会有bidding策略。下面是这2个领域分别涉及到的一些问题
- 计算广告：CTR模型、Bidding策略、yield optimization（排期优化）、智能预算控制
- 推荐系统：CTR模型及其他推荐模型、探索与利用（exploitation&exploration）、冷启动问题、数据有偏问题
