推荐系统概述
强化学习在推荐系统中用于学习如何根据用户的实时反馈动态调整推荐策略，实现长期用户满意度的最大化。
主要应用
- 内容推荐：新闻、视频、音乐等内容推荐
- 商品推荐：电商平台的商品推荐
- 广告投放：在线广告的智能投放
- 搜索排序：搜索结果的相关性排序
技术优势
- 长期优化：考虑用户的长期兴趣，而不仅仅是短期点击
- 探索与利用：平衡推荐热门内容和探索新内容
- 个性化：根据用户行为动态调整推荐策略
- 多目标优化：同时优化点击率、转化率、用户留存等多个指标
技术挑战
- 冷启动：新用户或新物品的推荐问题
- 数据稀疏：用户-物品交互数据稀疏
- 实时性：需要实时响应用户请求
- 可解释性：需要解释推荐理由
常用算法
- Contextual Bandits：适用于推荐系统的多臂老虎机问题
- DQN：学习推荐策略的Q值函数
- Actor-Critic：同时学习策略和价值函数
- Multi-Armed Bandits：探索与利用的经典方法