本文提出的廣義多維度表示學習模型可以在多個領域中發揮重要作用，特別是在社交網絡和推薦系統中。首先，在社交網絡中，使用該模型可以有效捕捉用戶之間的非過渡性關係，這些關係可能表現為用戶之間的互動模式或偏好。例如，某些用戶可能在特定情境下偏好某些內容，但在其他情境下卻偏好不同的內容。通過學習用戶的多維度表示，模型能夠更準確地預測用戶的行為和偏好，從而提高社交網絡的互動性和用戶滿意度。
在推薦系統中，該模型可以用來分析用戶對產品或服務的偏好，尤其是在存在多重特徵的情況下。傳統的推薦系統往往假設用戶的偏好是過渡性的，但實際上，許多用戶的偏好可能是循環的或不一致的。通過應用廣義多維度表示學習模型，推薦系統可以更好地捕捉這些複雜的偏好模式，從而提供更個性化的推薦，提升用戶的購物體驗。