推荐系统中的强化学习应用（2025）

推荐系统中的强化学习应用（2025）强化学习在推荐中用于提升长期收益与用户满意度。一、Bandit 与探索/利用ε-greedy/上置信界：在简单场景中平衡探索与利用。上下文化 Bandit：结合用户与上下文特征提升效果。二、奖励与策略奖励设计：考虑点击、停留与转化等复合指标。策略学习：以离线日志训练策略并进行离线评估。三、评估与上线离线与在线：先离线校验再在线灰度与 A/B 测试。安全约束：设置曝光与频率限制，避免负面体验。注意事项关键词、分类与描述与正文一致；方法与流程为通用与可验证实践。与实验平台与业务监控联动，形成优化闭环。