推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析强化学习(RL)将推荐系统建模为序列决策过程,支持长期效益和非连续指标的优化,是推荐系统领域的主流建模范式之一。然而,传统 RL 推荐系统受困于状态建模难、动作空间大、奖励设计复杂、反馈稀疏延迟及模拟环境失真等瓶颈。
来自主题: AI技术研报
9639 点击 2026-03-04 11:23
搜索
强化学习(RL)将推荐系统建模为序列决策过程,支持长期效益和非连续指标的优化,是推荐系统领域的主流建模范式之一。然而,传统 RL 推荐系统受困于状态建模难、动作空间大、奖励设计复杂、反馈稀疏延迟及模拟环境失真等瓶颈。